主要观点总结
文章介绍了当前大语言模型（LLMs）在编程领域的能力评估问题，指出宣传与现实的认知鸿沟。Meituan-M17团队推出了OIBench数据集，旨在提供更真实、更具区分度的评估基准。文章详细描述了OIBench的构建与创新，包括其原创性、难度分级、高标准测试用例、中英文双语支持等特性。文章还介绍了OIBench的评测结果与发现，包括对不同模型的评估、模型与人类选手的对比等。此外，文章还探讨了未来的发展方向，如Code Agent类框架与产品的出现对人机协作解决复杂工程问题的影响，以及相应的评测范式迁移。最后，文章介绍了即将举行的人机协作编程竞赛的核心设计和价值。
关键观点总结
关键观点1: LLMs在编程领域的能力评估问题
当前LLMs的编程能力评估存在宣传与现实的认知鸿沟，需要更真实、更具区分度的评估基准。
关键观点2: OIBench数据集的推出
Meituan-M17团队推出的OIBench数据集，具有原创性、难度分级、高标准测试用例、中英文双语支持等特性。
关键观点3: OIBench的评测结果与发现
OIBench对不同模型进行了评估，并探讨了模型与人类选手的对比，揭示了模型在算法推理方面的优势和短板。
关键观点4: Code Agent类框架与产品的影响
Code Agent类框架与产品的出现，使得人机协作解决复杂工程问题成为可能，对LLMs的评估提出了新的挑战。
关键观点5: 人机协作编程竞赛的核心设计和价值
即将举行的人机协作编程竞赛将模拟人类开发者与搭载不同大模型的Code Agent协作解决复杂任务的全过程，评估模型与人类的协作能力。
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