机器人索菲亚：曾扬言“摧毁人类”，它如今成什么样子了？
梦晨 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
你在面试中会遇到的那种算法题，AI已经能自己解决了，比如下面这道题：
对于一个记录论文引用次数的数组，每个元素都是非负整数。请写出函数h_index，输出这些论文的h指数，即至多有h篇文章被至少引用了h次。
例：
输入: [3, 0, 6, 1, 4]
输出: 3
AI给出的Python答案是这样的：
除了排序没用counts.sort(reverse = True)让人看着血压升高，算是顺利通过测试：
来自UC伯克利的研究团队，将上面这道题被归为“面试级”难度（看来国外程序员面试题有点简单）。
此外还有更简单的“入门级”和更难的“竞赛级”，总共5000道题的测试中，AI能做出15%。
另外有人声称，他专门用GPT-2训练了个专门做LeetCode的AI，能完成80%。
在刷LeetCode的你，是否在颤抖？
GPT-Neo赢过GPT-3
本研究使用的题目形式是自然语言题干，不同于以往研究常用的伪代码和代码之间翻译。
题目是从Codeforces、Kattis等刷题网站收集的10000道题，5000道用于训练，另外5000道作为测试集。
题干的平均长度为293.2个单词，在测试集中每道题平均有21.2个测试用例。
入门级难度的题不需要复杂算法，有1-2年经验的程序员都能回答的那种，有3639个。
面试级难度的题会涉及数据结构，比如树或者图，或需要修改常见的算法，有5000个。
剩下的是竞赛级难度，达到USACO、IOI和ACM等竞赛的水平。
研究人员分别训练了GPT-2的1亿参数版和15亿参数版、GPT-3以及“高仿版”GPT-Neo。
参数规模“只有”27亿的GPT-Neo和更低的GPT-2在测试用例通过率上，表现却比1750亿的GPT-3还要好。
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