Los retos de la wybcodificación: la investigación en redes neuronales y su eficacia
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⌨️ He aquí otra razón por la que (todavía) no confío en wybcoding
No tengo ninguna duda de que hay seoshniki capaz en la codificación. Si usted está interesado, se ha discutido aquí.
Pero aquí Alibaba hizo un benchmark SWE-CI ligado al ciclo CI, es decir, para comprobar constantemente si el nuevo código rompía lo que antes funcionaba.
Un estudio completo para entendidos.
La idea es que a Neuronka se le dio un código base existente y se probó si podía hacer cambios para que el proyecto evolucionara sin romperse ni retroceder.
El resultado es indicativo: casi todos los modelos fracasaron precisamente en la fase de apoyo a largo plazo.
La tasa de regresión cero de la mayoría de los modelos fue inferior a 25%, es decir, a menudo rompieron lo que había funcionado antes. Sólo dos modelos -Claude Opus 4.5 y 4.6- fueron capaces de superar los 50%.
¿Pero no es cuestión de tiempo? Ahora tropiezan y se rompen, luego aprenderán sobre recursos humanos y podrán trabajar durante mucho tiempo.
¿Qué le parece?
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