主要观点总结
本文介绍了华为诺亚方舟实验室推出的全新编程基准“人类最后的编程考试”(HLCE)，该基准包含了国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)和国际大学生程序设计竞赛世界总决赛(ICPC World Finals)中最顶尖的235道题目。文章还介绍了现有大语言模型（LLM）在HLCE上的表现，包括推理模型和非推理模型的实验结果，以及一些有趣的现象，如推理模型的优势、IOI交互式题目的难度、模型退化现象以及模型的自我认知任务。此外，文章还探讨了LLM的Test Time Scaling Law以及未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 全新编程基准HLCE的介绍
包含了过去15年间全球难度最高的两道编程竞赛的顶尖题目，旨在评估大模型面对真正考验时的表现。
关键观点2: LLM在HLCE上的表现
顶级LLM在面对高难度编程题时仍有很长的路要走，推理模型表现优于非推理模型，但所有模型在IOI题目上的表现都较差。
关键观点3: 模型自我认知任务的探讨
模型的自我认知能力与其推理能力不一定同步发展，一些通用模型展现出了更强的自我认知能力。
关键观点4: Test Time Scaling Law的探讨
随着思考长度的不断延长，模型的性能在不断提升，并且远远没有达到上限，为未来模型优化提供了方向。
关键观点5: LLM与人类顶尖选手的差距
顶级LLM已经具备赢得奖牌的实力，表现达到了IOI和ICPC的银牌和金牌水平，通过更优的搜索策略和更多的计算投入，可以持续挖掘模型的潜力。
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