questi risultati sono stati rivelatori per me... l'agente chatgpt ha performato meglio di quanto mi aspettassi in alcuni compiti di investment banking piuttosto realistici

Ho avuto accesso anticipato e penso che l'agente ChatGPT sia un grande passo avanti per far sì che le IA svolgano un lavoro reale. Anche in questa fase, fa un buon lavoro autonomamente facendo ricerche e assemblando file Excel (con formule!), PowerPoint, ecc. Dà un'idea di come gli agenti si stiano unendo.

Aggiornamento: sono vivo e sto bene I risultati sono ufficiali ora e il mio vantaggio su AI è aumentato dal 5,5% al 9,5%😎 Onestamente, l'hype sembra un po' bizzarro. Non mi sarei mai aspettato che così tante persone fossero interessate ai concorsi di programmazione. Suppongo che questo significhi che dovrei passare di qui più spesso👀

ChatGPT Agent: il nostro primo AI con accesso a un browser testuale, un browser visivo e un terminale. In fase di distribuzione in ChatGPT Pro, Plus e Team oggi.

L'umanità ha prevalso (per ora!) Sono completamente esausto. Ho calcolato di aver dormito 10 ore negli ultimi 3 giorni e sono a malapena vivo. Pubblicherò di più sul concorso quando riuscirò a riposarmi. (Per essere chiari, questi sono risultati provvisori, ma il mio vantaggio dovrebbe essere abbastanza grande)

Sono estremamente entusiasta del potenziale della fedeltà e dell'interpretabilità del chain-of-thought. Ha influenzato significativamente il design dei nostri modelli di ragionamento, a partire da o1-preview. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale spendono più risorse computazionali, ad esempio, su problemi di ricerca a lungo termine, è fondamentale avere un modo per monitorare il loro processo interno. La meravigliosa proprietà dei CoT nascosti è che, mentre iniziano a essere ancorati in un linguaggio che possiamo interpretare, la procedura di ottimizzazione scalabile non è avversaria alla capacità dell'osservatore di verificare l'intento del modello - a differenza, ad esempio, della supervisione diretta con un modello di ricompensa. La tensione qui è che se i CoT non fossero nascosti per impostazione predefinita, e considerassimo il processo come parte dell'output dell'IA, ci sarebbe un grande incentivo (e in alcuni casi, necessità) a mettere supervisione su di esso. Credo che possiamo lavorare per ottenere il meglio di entrambi i mondi qui: addestrare i nostri modelli a essere bravi a spiegare il loro ragionamento interno, ma allo stesso tempo mantenere la capacità di verificarlo occasionalmente. La fedeltà del CoT è parte di una direzione di ricerca più ampia, che è l'addestramento per l'interpretabilità: impostare obiettivi in modo che almeno una parte del sistema rimanga onesta e monitorabile su scala. Stiamo continuando ad aumentare il nostro investimento in questa ricerca presso OpenAI.

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