Claude 3.5 Sonnent(new)发布,编程能力反超o1

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AI领域的竞争日趋激烈,各大公司都在不断推陈出新,以保持领先地位。

1、近期OpenAI的重磅更新

9月12日,OpenAI更新了o1-preview和o1-mini模型,主打推理能力,号称能解决比以往模型更难的科学、编程和数学问题!

o1-preview:预览版模型,功能相对较少,但推理能力强大。

o1-mini:更小、更快的推理模型,特别擅长编程。

o1 模型可以“像人类一样思考”:o1 模型经过训练,能够花更多时间思考问题,尝试不同的策略,并识别自己的错误,就像人类一样!

10月3日,OpenAI Canvas正式发布,官方的定义是:Canvas 是一个全新的界面,旨在帮助用户与 ChatGPT 在写作和编码方面进行更紧密的协作。

类似 Claude 的 Artifacts,左侧进行提问,右侧进行代码或样式的预览。

并且,Canvas在此基础上,新增了文本和代码的在线编辑功能。

OpenAI至此,补齐了之前的“短板”,完成了对Claude3.5的360°无死角超越。

2、Claude 3.5深夜迎来重磅升级

不出所料,Anthropic AI这周终于有了大动作——首发Claude 3.5 Haiku,全新升级版Claude 3.5 Sonnet也来了,这两款模型在多个领域都有显著提升,特别是在编程领域取得了突破性进展。

Claude 3.5 Sonnet还引入了“计算机使用能力”,能够模拟人类操作计算机,这在自动化重复性工作、软件开发和测试等领域具有巨大潜力。

让人惊艳的是,进化后的Claude 3.5 Sonnet一举击溃OpenAI o1,堪称最强推理模型。

AI巨头间的无烟战争,也是愈演愈烈,这对广大用户来说,绝对是一个好事,AI辅助编程、辅助写作真的太爽了。

从Anthropic官方亮出的评分中不难看出,升级后的Claude 3.5 Sonnet在性能上可以说是有了大幅的提升。

Claude 3.5 Sonnet(new) 全面提升,尤其在编程方面,吊打所有公开模型,包括 OpenAI o1 和专门为 agent 编程设计的系统!SWE-bench Verified 基准测试得分从 33.4% 提升到 49.0%,速度和价格保持不变! 这才是真正的加量不加价!

对开发者来说,这意味着什么?简单来说,代码编写的时间可以大大缩短,调试过程也会更顺畅。而对于那些刚刚接触编程的新人来说,这样的AI助手无疑会成为学习编程的好帮手,因为它不仅能教你怎么写代码,还能告诉你为什么这么写更好。

3、为什么这么大的更新却连模型版本号都不改一下?

该功能发布后,网友纷纷点赞,都表示迫不及待想要尝试这个功能;当然也有网友对 Claude 3.5 Sonnet 依然使用原来的名称表达了深深地不解:「为什么这么大的更新却连模型版本号都不改一下?」

并且发布不过几个小时,就已经有开发者尝试了 Claude 3.5 Sonnet 的这项新能力。网友 Mckay Wrigley 表示通过 API 使用这项新功能,设置时间不超过 10 分钟,而这项能力却能为 AI 开启无限可能,堪称 game changer。

4、升级后的Claude 3.5 Sonnet:不只是“更快更强”

另外,对于官方博客中缺少的与 OpenAI ο1 模型的性能对比,也已经有研究者抢先完成了。根据研究者 Austin Starks 的实验,最新版 Claude 3.5 Sonnet 的性能表现优于 OpenAI ο1-mini。他自己也对这一结果深表震惊。

在各项行业基准测试中,升级版Claude 3.5 Sonnet性能得到了全方位提升,在问答、推理、数学、编程、阅读几个关键评测中,提升效果显著。

Claude 3.5 Sonnet的性能再次反超o1,成为业界新标杆。

  1. GPQA:研究生水平的问答测试
  2. MMLU:通用推理能力测试
  3. MATH [21]:数学问题解决能力测试
  4. HumanEval:编程任务评估
  5. GSM (32):多步骤数学问题测试
  6. DROP [23]: 阅读理解测试
  7. BIG-Bench Hard [24, 25]:模型评估的综合性测试集
  8. AME 2024:高中数学竞赛水平的测试
  9. IFEval:指令遵循能力测试

5、Claude 3.5 Sonnet(new)适配更多场景

Claude 3.5 Sonnet能够理解细微的指令和上下文,识别并纠正自身错误,还能从复杂数据中生成深入的分析和洞察。结合最先进的编码、视觉识别和写作能力,Claude 3.5 Sonnet可以被应用于各种场景。

(1)智能知识问答

Claude 3.5 Sonnet具有大规模上下文处理能力和极低的幻觉率,使其成为处理大型知识库、文档和代码库问答任务的理想选择。

(2)自动生成代码

Claude 3.5 Sonnet可以协助整个软件开发生命周期——从初始设计到错误修复,从系统维护到性能优化。可以直接将它被集成到产品中,或通过Claude.ai平台将其用作智能编码助手。

(3)智能对话系统

凭借增强的推理能力和亲和、自然的语气,Claude 3.5 Sonnet非常适合开发需要跨系统连接数据并执行操作的智能对话系统。

(4)视觉信息提取

Claude 3.5 Sonnet能够轻松从图表、图形和复杂示意图等视觉材料中提取信息——这使其成为数据分析和数据科学任务的理想人工智能模型。

(5)模拟人类操作电脑

通过API集成Claude,开发者可以指导Claude像人类一样使用电脑——通过观察屏幕、移动鼠标、点击按钮和键入文字。

(6)流程自动化

Claude 3.5 Sonnet能够实现重复性任务或流程的自动化。它具备业界领先的指令执行能力,能够处理复杂的流程和操作。

如何直接使用ChatGPT4o、o1、OpenAI Canvas

  1. GPT-4o知识问答:已同步最新ChatGPT o1、OpenAI Canvas
  2. 最强代码大模型Code Copilot:代码自动补全、代码优化建议、代码重构等
  3. DALL-E AI绘画:AI绘画 + 剪辑 = 自媒体新时代
  4. 私信哪吒,备注ai,直接使用GPT-4o

无论是写作、编程,还是两者结合的任务,Canvas 都让我们与 AI 的合作更加高效、灵活。随着功能的进一步完善,这个工具将成为每一个创作者和开发者的必备助手。

编程功能的提升

Canvas在编程任务方面也引入了五个高效的快捷功能:

  1. 代码审查:系统自动提供代码改进的建议,以优化代码质量和性能。
  2. 添加日志语句:在代码中插入调试信息(如print语句),便于追踪代码执行过程。
  3. 生成注释:自动生成代码注释,帮助开发者和团队更好地理解代码。
  4. 修复错误:检测代码中的错误并重写有问题的部分,从而有效修复bug。
  5. 编程语言转换:支持多种语言(包括JS、TS、Python、Java、C++、PHP等)之间的代码转换,帮助开发者轻松跨语言开发。

<think>好的,我现在需要帮用户找到Claude 3.5编程指南或示例。首先,用户提到的是Claude 3.5,但根据我的知识库,目前最新的公开版本是Claude 3系列,比如Claude 3 Opus、Sonnet和Haiku。可能用户提到的3.5是一个笔误或者尚未发布的信息。我需要先确认这一点。 接下来,我要检查现有的引用资料。用户提供的引用[1]提到了强化学习的奖励模型和GRPO算法,引用[2]则涉及排序相关性的例子。这些可能与Claude的使用相关,但不确定是否有直接的编程指南。 然后,我应该考虑Claude的官方文档是否提供了编程接口或示例。通常,像Anthropic这样的公司会通过API提供访问,开发者需要使用他们的客户端库。例如,可能需要安装Python包,使用API密钥,然后调用相应的模型方法。 由于用户明确提到编程指南或示例,我应该提供基本的API调用示例,比如如何发送请求、处理响应。同时,提醒用户注意API版本和认证方式。如果用户的需求包括特定任务,比如文本生成、代码编写,可能需要更具体的示例,比如调整温度参数、设置最大token数等。 另外,用户可能遇到版本混淆的问题,需要指出当前公开的是Claude 3系列,并建议查阅Anthropic的官方文档获取最新信息。同时,可以提及相关的开发者资源,比如GitHub仓库、社区论坛,或者SDK的使用方法。 最后,生成相关问题,帮助用户深入探索,比如性能优化、集成方法、版本差异等。确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的参考资料中的相关部分,比如强化学习模型的应用可能影响生成结果,或者排序策略在API响应中的体现。</think># Claude 3.5编程指南与使用示例 ## 1. 开发环境配置 目前Claude系列模型通过API提供服务,建议按以下步骤配置环境: 1. 安装Python SDK:`pip install anthropic` 2. 获取API密钥:登录Anthropic控制台创建 3. 初始化客户端: ```python from anthropic import Anthropic client = Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY") ``` ## 2. 基础API调用 ### 文本生成示例 ```python response = client.messages.create( model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=1000, temperature=0.7, system="你是一个专业的Python编程助手", messages=[{"role": "user", "content": "解释快速排序算法"}] ) print(response.content[0].text) ``` ## 3. 进阶功能实现 ### 代码生成与优化 ```python prompt = &#39;&#39;&#39;基于以下要求生成Python代码: 1. 实现带缓存机制的斐波那契数列 2. 包含单元测试 3. 输出格式为Markdown代码块&#39;&#39;&#39; response = client.messages.create( model="claude-3-sonnet-20240229", max_tokens=2000, messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) ``` ## 4. 模型响应控制 使用温度参数调节生成创造性: - 低温度(0.2):确定性输出 - 高温度(0.8):创造性输出 ```python # 精确控制输出示例 response = client.messages.create( model="claude-3-haiku-20240307", temperature=0.3, messages=[{ "role": "user", "content": "用Python实现快速排序,要求时间复杂度O(n log n)" }] ) ``` ## 5. 强化学习应用 基于规则的奖励模型可优化生成结果[^1],示例伪代码: ```python def reward_model(response): # 评估代码正确性指标 syntax_check = check_syntax(response.code) test_pass = run_tests(response.tests) return syntax_check * 0.4 + test_pass * 0.6 optimized_response = rl_optimize(prompt, reward_model) ```
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