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SWE-bench：能否通过语言模型解决真实世界的 GitHub 问题？
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
SciBench是一个广泛基准套件，用于检验大型语言模型在解决复杂科学问题时的推理能力。SciBench包含两个数据集，通过对两个代表性LLM进行深入的基准研究，结果表明当前LLM的表现不尽如人意，综合得分仅为35.80%。作者预计SciBench将催生LLM的推理能力进一步发展，从而最终促进科学研究和发现。
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关键要点
- SciBench是一个用于检验大型语言模型推理能力的基准套件。
- SciBench包含两个数据集：开放集和封闭集，涵盖大学级科学问题。
- 对两个代表性LLM的基准研究显示，当前LLM的综合得分仅为35.80%。
- LLM的错误被归类为十种问题解决能力，没有单一提示策略明显优于其他策略。
- SciBench预计将促进LLM推理能力的发展，推动科学研究和发现。
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