6 hours ago
- 模型在发现自身代码中的错误方面表现更差；每个模型在另一个模型编写的代码中发现更多的错误。
- 模型产生的错误类型与它们最常引入的错误类型相同，而这些错误在审查过程中也同样被忽略。
- Claude模型采用广度优先的方法（范围广泛），而GPT模型采用深度优先的方法（深入调查）。
- GPT经常在推理轨迹中识别出错误，但由于冲突的指令和训练后对齐，未能将其报告出来。
- Opus生成大量评论，包括误报，因为它以类似人类的关注点（意图和潜在问题）进行审查。
- Greptile构建了“模型反转”功能：检测编码代理的作者，并将审查路由到不同的模型以捕获更多错误。
- 对齐（遵循指令）与有用性（报告所有错误）之间的紧张关系被凸显出来，尤其是在GPT中。