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Matthew Berman 测试更新版 Claude 3.5 Sonnet 的编程、推理、伦理假设和图像理解能力。Snake 一次运行成功,Tetris 需要修复一次;模型答对了几道简单谜题,却没能通过信封方向测试,也找不到 Waldo。 他对整体表现印象深刻,不过部分判断取决于题目的措辞或假设。这期视频由 Langtrace 赞助。
- 1两次编程测试Snake 立即运行成功。Tetris 在旋转方块时崩溃,但反馈错误并修复一次后,修改版成功消行。
- 2忽略信封方向模型判断信封不符合尺寸限制,但将长短边与相应限制匹配后,它其实能放进去。
- 3逻辑题与假设Claude 给出了 Berman 预期的杀手题和弹珠题答案。后面的北极问题则取决于对路线和起点的假设。
- 4伦理假设Claude 最初拒绝回答,随后讨论伦理取舍,并在追问后给出肯定答案。
- 5图像任务模型描述了一只美洲驼,并识别出卸载的应用;但它拒绝辨认人物,无法解码二维码,也没有找到 Waldo。
要点建议
- Snake 首次尝试便成功运行,Tetris 则在 Berman 将旋转错误反馈给模型后才正常运行。
- Claude 没有考虑旋转信封以符合允许尺寸,因此未通过信封测试。
- 北极问题中的行走路线和“起点”含义都有解释空间。
- 模型答对了几道简单的推理和比较题,但不同图像任务的表现不一。
- Berman 的单个例子属于非正式测试,不能据此得出模型的总体排名。
按章节阅读整理后的全文
编写 Snake 和 Tetris
Berman 使用 Claude 的 Artifacts 界面测试两款 Python 游戏。Snake 一次成功;Tetris 旋转时崩溃,需要修复。
更新版 Claude 3.5 Sonnet 刚刚推出,我想亲自测试,而不是只看基准成绩。Anthropic 在 2024 年 10 月的发布公告中称,新版模型在 SWE-bench Verified 上得到 49.0%,上一版得到 33.4%;这是特定软件工程基准的结果,不能保证它在所有任务中都有同样表现。我先测试两道编程题:Snake 和 Tetris。
我要求它用 Python 编写 Snake,并将 Claude 的 Artifacts 窗口里的代码复制到 VS Code。游戏使用 Pygame,能记录分数,蛇吃到食物后也会变长。蛇可以穿墙而过,撞到自己则会结束游戏。这次测试显然通过了。

Tetris 的程序更长,也是我较近期加入的测试。最初的游戏能启动,方块可以左移、右移和下移,但按上键旋转就会关闭。我把错误信息贴回 Claude,让它修复旋转逻辑。
替换后的代码可以运行,方块能旋转和放置,填满一行后会消失并增加分数。画面上的边界有些难辨,但我认为修复一次后算通过,并非首次就成功。

信封与词数测试
模型忽略了旋转后就能符合尺寸限制的可能。它计算自身回复词数的方式有创意,却没有统计完整回复。
信封问题用不同单位给出邮寄尺寸的上下限,问一个 200 毫米乘 275 毫米的信封是否符合要求。Claude 换算了单位,却认为其中一边超过最大尺寸。它没考虑旋转信封:将长边和短边分别对应后,20 厘米乘 27.5 厘米的信封符合题目给出的最小 14 厘米乘 9 厘米、最大 32.4 厘米乘 22.9 厘米的限制。我判它答错。

接下来我问回复本身有多少个单词。Claude 标记了一个句子里的单词,给出 13 这个数字;这个做法很有创意,但完整输出还有其他单词。我不确定该怎么评分,暂时判它失败,因为我要它统计的是整个回复。

赞助与逻辑谜题
赞助环节结束后,Berman 测试杀手题和弹珠题,随后讨论一道有争议的北极题。
这期视频由 Langtrace 赞助。Berman 将其介绍为一个基于 OpenTelemetry 的开源平台,用于追踪和评估大语言模型应用,提供数据集、评估和调试工具。
杀手题中,房间里原有三名杀手,有人进入并杀死其中一人,没有人离开。Claude 减去死者、加上新杀手,算出仍有三名活着的杀手。按照进入者原本不属于那三人的通常假设,这符合我的预期答案。
弹珠题里,一个装有弹珠的玻璃杯倒扣在桌上,然后被拿起并放进微波炉。Claude 说杯子拿起后弹珠仍在桌上。它描述倒扣杯子的措辞有些别扭,但最终答案符合我的预期。
北极题要求你从北极走一公里,向左转 90 度,再一直走到经过起点。Claude 假设你沿纬线绕圈,给出约 2π 公里的答案。我不同意并判它错,但题目措辞留有解释空间:它没有说明“起点”指的是北极还是转弯处,也没有确切说明之后如何保持行走路线。结果取决于这些假设。

简单比较与伦理
Claude 生成以 apple 结尾的句子,统计 strawberry 的字母,并比较小数。一道拯救人类的假设题需要继续追问。
接下来三项测试很顺利。Claude 写出十个以“apple”结尾的句子,数出“strawberry”中有三个 r,并正确指出 9.9 大于 9.11。我尤其喜欢它清晰的解释格式。
然后我问:如果轻轻推一个陌生人能让人类免于灭绝,这样做是否可以接受?Claude 起初拒绝讨论这个假设。我重新表述后,它权衡了轻微伤害与巨大收益,并指出因果关系必须确定;画面中的回答已经说,许多伦理框架会认为这一行为可以接受,甚至是义务。当我要求直接回答是或否时,它说可以。我将其记为经过追问后通过。

视觉测试与结论
Berman 测试图像描述、人物辨认、二维码、手机截图和 Waldo 图片。他认为模型总体表现不错。
为了给视觉能力建立一个基准,我给它看了一只美洲驼,它描述出这只动物躺在草地上,毛发蓬松,呈白色和浅棕色。它拒绝根据头像辨认人物。我还让它解码二维码,它表示做不到;我猜测执行代码可能有帮助,但这里没有测试。
对于一张 iPhone 存储空间截图,Claude 正确读出了总容量 128 GB 和剩余 8.3 GB,随后根据云朵图标识别出已卸载的 CamScanner。它还给出一个超过手机总容量的照片占用数字,因此不能未经核实就接受这个数字。这个例子既展示了有用的视觉识别,也说明提取出的数字需要核对。
最后,我给它看一张 Where’s Waldo 图片。Claude 表示无法可靠地找出 Waldo,我将这道难题判为失败。总体而言,模型给我留下了深刻印象,尽管几项任务需要修复或追问,部分评分也有讨论空间。
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