模型到底是真编程还是背代码？斯坦福团队打造开源基准库，模型科研编程能力一测便知

主要观点总结

本文报道了关于ResearchCodeBench的创造与应用，描述了未来科研的场景趋势及其技术应用过程的相关细节，重点展现了该工具的核心优势和面临的行业背景与细节技术实现挑战。

关键观点总结

关键观点1: ResearchCodeBench的提出背景及目的

为了解决科研场景中模型实现新想法的难题，华天羽及其团队提出了ResearchCodeBench，旨在衡量大模型能否将论文中的想法转化为实验代码。

关键观点2: ResearchCodeBench的构成及评测方式

该工具包含开源基准库，其中有最新论文和代码题，并附有可运行的测试。评测大模型的方式是通过将模型生成的代码塞回原项目，并通过跑单项测试来查看结果。

关键观点3: ResearchCodeBench的实验发现

研究发现，让模型学会读论文是必要的，因为提供论文全文能显著提高模型的通过率。另外，模型在语义逻辑方面的错误是科研编程失败的主要原因。

关键观点4: ResearchCodeBench的应用前景

该工具可以作为模型迭代的验收标准、科研助手的对标基线，并且可扩展到跨学科，涉及生物、材料、量化金融等领域。

关键观点5: 研究过程中的挑战与改进

研究过程中面临了数据落地、大模型统测等挑战。为了改进沟通方式、提高回信率，华天羽调整了邮件主题和正文内容。另外，为了压低成本和提高效率，他将进行半自动生成测试、跨学科扩容等后续计划。

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