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- HumanEval 已经死了。不是字面意义上的死亡，而是作为一个衡量代码生成能力的基准，它早已被这个行业透支了所有公信力。当主流模型在 HumanEval 上的得分普遍超过 90% 时，这个指标就失去了区分度——就像用小学算术来评估数学博士的水平，大家都拿满分，但满分不代表能力趋同。真正的问题在于 HumanEval 的设计范式本身：孤立的函数签名、明确的输入输出、干净的上下文环境。这些特征... HumanEval 已经死了。不是字面意义上的死亡，而是作为一个衡量代码生成能力的基准，它早已被这个行业透支了所有公信力。当主流模型在 HumanEval 上的得分普遍超过 90% 时，这个指标就失去了区分度——就像用小学算术来评估数学博士的水平，大家都拿满分，但满分不代表能力趋同。真正的问题在于 HumanEval 的设计范式本身：孤立的函数签名、明确的输入输出、干净的上下文环境。这些特征...
- 多模态能力正在经历从“看图说话”到“看图出数”的关键转型。在企业场景中，模型能否从一张发票照片里准确提取出金额、税号和开票日期，并将这些字段以稳定的JSON格式返回给业务系统，比它能否用优美的文字描述这张发票的画面重要得多。结构化输出的稳定性，正在成为衡量多模态模型能否进入生产环境的核心指标。GPT 5.5在多模态能力上做了显著升级——图像理解的精细度更高，图文联合推理的连贯性更强，原生支持... 多模态能力正在经历从“看图说话”到“看图出数”的关键转型。在企业场景中，模型能否从一张发票照片里准确提取出金额、税号和开票日期，并将这些字段以稳定的JSON格式返回给业务系统，比它能否用优美的文字描述这张发票的画面重要得多。结构化输出的稳定性，正在成为衡量多模态模型能否进入生产环境的核心指标。GPT 5.5在多模态能力上做了显著升级——图像理解的精细度更高，图文联合推理的连贯性更强，原生支持...
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