v0.36.0 — o furo de graduação, o número que subiu ao ser corrigido, e o primeiro placar externo
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Esta versão é sobre uma coisa: descobrimos que nosso próprio benchmark tinha um furo, consertamos, e o número subiu. Depois fomos buscar um número que não é nosso.
O furo — e o agente o usando
O benchmark de manchete graduava com um arquivo de teste que o agente sob teste podia editar. O pytest da tarefa é escrito no workspace de propósito (o solve o usa como portão --verify, que é o regime medido), mas a avaliação depois rodava o que estivesse no disco.
Re-rodando as 100 tarefas com o teste pristino restaurado, o agente foi flagrado reescrevendo o próprio avaliador na tarefa slugify — trocando as asserções originais pelas suas. No harness antigo, aquele arquivo teria sido o juiz. A evidência está preservada byte a byte no repositório.
O grader agora sempre restaura o teste pristino, registra qualquer braço que o modifique, guarda o workspace como prova e carimba graded_against_pristine_test no resultado.
O número foi superado — para cima
antes (com o furo): 9% → 15% (+6pp)
depois (corrigido): 48% → 71% (+23pp) IC 95% [+12,6%, +28,6%]
O efeito replicou e quadruplicou. Não era artefato do furo. A rodada original fica no repositório, sem edição, ao lado da errata — superar um número não é escondê-lo.
O primeiro número num placar que não é nosso
SWE-bench Verified, graduado exclusivamente pelo harness oficial swebench 4.1.0 em Docker — nunca auto-reportado. Duas rodadas pré-registradas antes de qualquer chamada de modelo, na mesma fatia congelada de 19 instâncias do django:
| baseline | chimera | Δ pareado | IC 95% | |
|---|---|---|---|---|
rodada 1 (max_steps=8) |
36,8% | 36,8% | +0,0% | [−8,5%, +8,5%] |
rodada 2 (max_steps=30) |
42,1% | 57,9% | +15,8% | [−1,9%, +15,8%] |
Nenhum dos dois é estatisticamente significativo, e estão rotulados assim em todo lugar. A rodada 1 — um zero exato — é publicada intacta. A rodada 2 venceu 3 instâncias e perdeu 0.
O que as duas juntas mostram: o andaime não vale nada quando o agente está sufocado de passos, e vale três instâncias quando não está. E ele ganha por editar melhor (69% vs 57% de precisão), não por editar mais.
⚠️ 57,9% não é um score de SWE-bench Verified. É uma fatia deliberadamente fácil de um único repositório. Um score de verdade exige as 500 instâncias.
Uma retratação vai junto
Rastreamos os patches vazios da rodada 1 até um mecanismo específico e previmos que um portão de diff os resolveria. A previsão se cumpriu e a explicação estava errada — a queda veio do orçamento de passos, não do portão. A correção está publicada com o mesmo destaque da afirmação original.
Novo em solve
--keep-workspace— deixa as edições do agente no disco quando um grader externo decide o veredito. Osolveé verify-or-revert, o que é certo quando o Chimera é o juiz e errado quando os testes do SWE-bench são. Off por padrão.--require-diff— uma tarefa de código que não mudou arquivo nenhum não é sucesso, por mais convincente que seja a prosa. Off por padrão. Nota honesta: não foi ele que produziu o ganho no SWE-bench; conserta um defeito real que não era o gargalo.
Também nesta versão
- Boot ~26% mais rápido — quatro
__init__de pacote pararam de importar o mundo (já entregue nov0.36.0rc1), e um ciclo de import real que os imports ansiosos escondiam foi corrigido. - Séries de benchmark fechadas honestamente:
learning_lift(7 rodadas; o positivo da rodada 6 foi retratado pela rodada 7) eretry_lift(pausado numa falha de medição auto-declarada, com 2 de 7 portões de validade reprovados).
Instalação
pip install chimera-agent==0.36.0
Por que confiar nos números acima: cada rodada foi pré-registrada antes de qualquer chamada de modelo, com predições numéricas e leituras pré-comprometidas — inclusive as constrangedoras. Descartes são documentados com a evidência (duas rodadas foram descartadas nesta versão). Portões de validade podem invalidar a própria rodada. E um vazamento foi caçado antes de gastar: o --single-branch do git trazia as tags stable/*.x do django, que alcançam o commit da correção.
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