OpenAI выпустил BrowseComp: новый взгляд на бенчмаркинг AI!

Вот это поворот! OpenAI вновь на коне и выпустили новый бенчмарк под названием BrowseComp. И знаете что? Этот прибор не просто замеряет, как быстро ваша модель может выдавать ответы из Google, а ставит ее перед настоящими вызовами – нахождением редкой, сложной и, честно говоря, извращенной информации в сети. И это, друзья мои, глоток свежего воздуха в мир AI.

О чем, собственно, речь?

BrowseComp включает в себя целых 1,266 задач! Да-да, вы не ослышались – цифры неподкупные! Но неужели это просто очередной набор глупых вопросов? Нет! Каждая из этих задач заставляет модели по-настоящему вникать в контекст. Эти задачи требуют не только системного мышления, но и глубокой аналитики.

Интересные особенности

  1. К сожалению, "первый попавшийся ответ" не пройдет. В отличие от других бенчмарков, например, SimpleQA, которые иногда просто тестируют на скорости, BrowseComp заставляет модели искать ответы на вопросы, которые не так уж просто найти. Пример: “Найдите мне статью из EMNLP 2018–2023, где первый автор учился в бакалавриате в Dartmouth, а четвёртый — в UPenn.” Будьте уверены, такие вопросы действительно проверяют на прочность!

  2. Четкие ответы. Каждый вопрос в этом бенчмарке имеет краткий и однозначный ответ. Это не просто удобно для оценки – это прямо-таки шедевр по сравнению с другими бенчмарками, где многозначность ответов может свести на нет все усилия.

  3. Разнообразие тем. Вопросы охватывают все возможные области, заставляя модели связывать разные факты и информацию – прямо как в реальной жизни. Это шаг вперед в эру, где "скопировать и вставить" можно на каждом шагу.

Заключение? Да ни о чем подобном!

Если вы думали, что старые добрые одним вопросом за раз покажут нам весь спектр возможностей AI, вы сильно заблуждаетесь. BrowseComp – это как CodeForces для программирования: проверка не только на теорию, но и на практику. Надеюсь, этот бенчмарк станет стандартом для оценки AI в будущем.

На сайте OpenAI можно прочитать больше об этом удивительном новшестве, если вам, конечно, не лень пролистать.

Ссылка на BrowseComp

Не забудьте подписаться на @ai_machinelearning_big_data и следить за новыми трендами в мире AI! 🚀

#openai #benchmark #ai #BrowseComp

OpenAI выпустил новый бенчмарк BrowseComp для AI-агентов ver 0
OpenAI выпустил новый бенчмарк BrowseComp для AI-агентов ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 1020 px
Соотношение сторон.: 64:51

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Михаил
Qwen3 модели удивляют! Теперь они поддерживают 119 языков и диалектов, открывая перед пользователями практически весь мир коммуникации. Это не просто цифра — это реальная возможность общаться, работать и понимать людей из разных культур. Отличный инструмент для бизнеса, путешествий или изучения языков. Все это под рукой! Так что, е... Читать далее
Анна
Если вы хотите оставаться на передовой разработки и быть в курсе всех новинок в мире программирования, подписывайтесь на наши обновления. Мы предлагаем вам лучшие каналы и ресурсы, такие как Telegram, где экспертные мнения и актуальные темы встречаются на каждом шагу. Получайте свежие идеи, обучающие материалы и аналитику, чтобы не... Читать далее
Максим
Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Елена
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее