arXiv cs.AI·12 天前★ 3

研究指出 SWE-bench Pro 等编码基准因泄露真值提示而过度指定任务

原文标题:Between Spoilers and Guesswork: Avoiding Over-Specification in Coding Benchmarks

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AI 智能摘要

论文分析编码基准中任务欠指定与过度指定问题,指出 Pro、FEA-bench、Doc2Feat-bench 和 Multi- 通过引入真值提示解决欠指定,反而造成过度指定与剧透,使模型绕过基准本应考察的难点。作者实验不同指定程度并提出简约提示的构造方法,将公开其提示。

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问题
编码基准因真值提示造成过度指定,模型可绕过本应考察的难点。
方法
分析任务指定程度,实验不同提示粒度,提出从真值推导简约提示的构造方法。
结果
未给出量化结果。
影响
提醒工程师谨慎解读 SWE-bench Pro 等基准分数,避免被剧透式提示高估能力。
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研究指 SWE-bench Pro 等四个编码基准把真值提示写进任务,造成过度指定与剧透。

  • •点名 SWE-bench Pro、FEA-bench、Doc2Feat-bench、Multi-SWE-bench 用真值派生提示解决欠指定
  • •真值泄露导致过度指定,模型可绕过基准本应考察的难点
  • •作者实验不同指定程度,提出简约提示构造方法并承诺公开提示
  • •核心矛盾:欠指定引发猜测与奖励黑客,过度指定缩短基准采用寿命

为什么重要:依赖这些基准排名选模型或做研发决策的人,需重新评估分数是否被剧透抬高。

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原始标题:Between Spoilers and Guesswork: Avoiding Over-Specification in Coding Benchmarks
AI 中文标题:研究指出 SWE-bench Pro 等编码基准因泄露真值提示而过度指定任务
来源:arXiv cs.AI · 发布于 12 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:编码基准 / 评测方法 / 过度指定 / SWE-bench / 数据污染
关键词:编码基准 / SWE-bench / AI 评测 / 基准污染 / 代码大模型
AI 处理:2026/10/20 12:01:33 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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