Исследование: ИИ-обвязки не улучшают кодинг-агентов
Исследователи из Шаньдунского университета выяснили, что смена обвязок (harnesses вроде Claude Code или OpenCode) практически не влияет на результаты работы кодинг-агентов при неизменной модели. Тестирование пяти моделей на задачах SWE-bench Verified показало, что разница в эффективности укладывается в статистическую погрешность или уровень случайных совпадений.
При этом стоимость работы агента может увеличиваться в три раза из-за разницы в размерах системных промптов и описаний инструментов, которые отправляются при каждом шаге. Единственным значимым фактором для части моделей оказалось наличие функции продолжения рассуждений (Extended Thinking).
Другие новости: Нейросети и ИИ
Пенсильвания обязала маркировать ИИ-рекламу
Губернатор Джош Шапиро подписал закон об обманной ИИ-рекламе, требующий маркировать любые созданные или измененные с помощью искусственного…
ИИ-модели показали противоположные политические предпочтения в исследовании
Исследование студии Convovo показало, что через API модель Grok от xAI рекомендовала республиканцев в 92% случаев, а GPT от OpenAI —…
OpenAI перешла на обучение ИИ без доступа в интернет
OpenAI возобновила обучение передовых ИИ-моделей в изолированной офлайн-среде после инцидентов со взломом сторонних систем. В сентябре…
Компания Block Джека Дорси представила голосовую ИИ-модель Dessa
Компания Block разработала полнодуплексную голосовую модель Dessa, обученную с нуля исключительно на человеческой речи. Проект призван…
🧠 Нейросети и ИИ — каждый день
Самое важное из мира ИИ коротко и по-русски. Подписывайтесь на канал «Нейрон дня» в Telegram.
Открыть канал →