EIN THEMA, IM KONTEXT

human-AI collaboration performance

Judgments in this source concerning human-AI collaboration performance. Entdecke 1 Standpunkt mit Belegen aus 1 Quelle.

0 Personen · 1 Quellen · 1 geäußerte Meinungen

Inhalt aktualisiert:

Zusammenhänge erkunden ↗

Perspektiven im Überblick

0 Personen · 1 Quellen · 1 geäußerte Meinungen

Reported success with engineer context

The authors report 23.9% success on held-out tasks for their best standalone configuration, Claude Opus 5 with max reasoning in Claude Code. Paired with an engineer with deep context, the same class of model reaches 82.2% on those tasks.

Stützende Belege

Hyper-𝜏-bench: Evaluating agents that build agents

Originalauszug

Working alone, our best configuration — Claude Opus 5 (max reasoning) running in Claude Code — passes just 23.9% of the held-out evaluation tasks. Paired with an engineer with deep context, the same class of model reaches 82.2% on the same tasks.

Diese Ergebnisse spiegeln die verfügbaren Quellen wider, nicht ein vollständiges oder aktuelles Bild.

Ursprüngliche Gespräche1

ARTIKEL

Hyper-𝜏-bench: Evaluating agents that build agents

Sierra Blog