これらの結果は私にとって目を見張るものでした...ChatGPTエージェントは、かなり現実的な投資銀行業務で予想以上に優れたパフォーマンスを発揮しました

私は早期にアクセスできましたし、ChatGPTエージェントは、AIに実際の仕事をさせるための大きな前進だと思います この段階でも、調査やExcelファイル(数式付き)、PowerPointなどの組み立てを自律的に行うのに適しています。 これにより、エージェントがどのように集まっているかがわかります

更新:私は元気に生きています その結果は公式に発表され、AIに対する私のリードは5.5%から9.5 😎%に増加しました 正直なところ、誇大広告はなんだか奇妙に感じます。まさかこんなに多くの人がプログラミングコンテストに興味を持つとは思ってもみませんでした。これは、私がもっと頻繁に👀ここに立ち寄るべきだということだと思います

ChatGPT Agent: テキスト ブラウザ、ビジュアル ブラウザ、ターミナルにアクセスできる最初の AI。 ChatGPT Pro、Plus、Team で本日展開します。

人類は(今のところ!) すっかり疲れ果ててしまいました。私は、この3日間で10時間の睡眠をとったのに、ほとんど生きていないと思いました。 コンテストについては、少し休んだらもっと投稿します。 (はっきり言って、これらは暫定的な結果ですが、私のリードは十分に大きいはずです)

私は、思考の連鎖、忠実さ、解釈可能性の可能性に非常に興奮しています。これは、o1-preview から始まる推論モデルの設計に大きな影響を与えました。 AIシステムが長期的な研究問題などにより多くの計算を費やすようになると、その内部プロセスを監視する何らかの方法が重要になります。隠れたCoTの素晴らしい特性は、私たちが解釈できる言語に基づいて開始される一方で、スケーラブルな最適化手順は、たとえば報酬モデルによる直接監督とは異なり、モデルの意図を検証する観察者の能力に敵対しないことです。 ここでの緊張感は、CoTがデフォルトで隠されておらず、プロセスをAIの出力の一部と見なすと、CoTに監視を設定する多くのインセンティブ(場合によっては必要性)があるということです。ここでは、両方の長所を活かすことができると信じています - モデルが内部の推論を説明するのに優れているように訓練すると同時に、時折それを検証する能力を保持しています。 CoTの忠実性は、解釈可能性のためのトレーニングである、より広範な研究の方向性の一部であり、システムの少なくとも一部が正直でスケールで監視可能な状態を保つように訓練する方法で目標を設定することです。OpenAIでは、この研究への投資を増やし続けています。

ストアフロントのAIエージェントの構築がさらに簡単になりました。 Storefront MCP サーバーを @OpenAI Responses API に直接接続して、商品の検索、カートへのアイテムの追加、チェックアウトリンクの作成を行います。 認証は必要ありません。

過去 35 日間で、@OpenAI Codex は GitHub 上の 345,000 PR を統合しました。 345,000. AIがソフトウェアエンジニアリングを食い尽くしている