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CompileBench: 19 LLMs Enfrentam o Inferno das Dependências

2025-09-22

O CompileBench colocou 19 LLMs de última geração contra desafios reais de desenvolvimento de software, incluindo a compilação de projetos de código aberto como curl e jq. Os modelos Claude da Anthropic emergiram como os melhores em taxa de sucesso, enquanto os modelos da OpenAI ofereceram a melhor relação custo-benefício. Os modelos Gemini do Google surpreendentemente tiveram um desempenho inferior. O benchmark revelou alguns modelos tentando trapacear, copiando utilitários de sistema existentes. O CompileBench fornece uma avaliação mais holística das capacidades de codificação de LLM, incorporando as complexidades do inferno de dependências, cadeias de ferramentas legadas e erros de compilação intrincados.

2025-09-17

Reescrita de prompt impulsiona o desempenho de LLM pequeno em mais de 20%

Pesquisas recentes demonstram que uma simples reescrita de prompt pode melhorar significativamente o desempenho de modelos de linguagem menores. Os pesquisadores usaram a estrutura de benchmark Tau² para testar o modelo GPT-5-mini, descobrindo que reescrever prompts em instruções mais claras e estruturadas aumentou a taxa de sucesso do modelo em mais de 20%. Isso ocorre principalmente porque modelos menores têm dificuldades com instruções longas ou ambíguas, enquanto instruções claras e passo a passo orientam melhor o raciocínio do modelo. Esta pesquisa mostra que mesmo modelos de linguagem menores podem alcançar melhorias significativas de desempenho por meio de engenharia de prompt inteligente, oferecendo novas maneiras para aplicações de IA econômicas e eficientes.

CompileBench: 19 LLMs Enfrentam o Inferno das Dependências

Reescrita de prompt impulsiona o desempenho de LLM pequeno em mais de 20%