Wir haben in diesem Jahr eine Leistung auf Goldmedaillen-Niveau bei der IMO erreicht! Unser Modell denkt und schreibt Beweise in klarem, einfachem Englisch - kein formaler Code erforderlich. Im Gegensatz zu den engeren Systemen, die in früheren Wettbewerben verwendet wurden, ist unser Modell darauf ausgelegt, umfassend zu argumentieren, weit über die Wettbewerbsprobleme hinaus.

Wir haben live im @atcoder Weltfinale des Heuristic Contest teilgenommen und den 2. Platz belegt! Modelle wie o3 gehören zu den Top-100 in Programmier- / Mathematikwettbewerben, aber soweit ich weiß, ist dies der erste Platz unter den Top-3 in einem erstklassigen Programmier- / Mathematikwettbewerb. Es gibt eine riesige Kluft zwischen den Top-100 und den Top-3!

Ich bin extrem begeistert von dem Potenzial der Ketten von Gedanken (CoTs) in Bezug auf Treue und Interpretierbarkeit. Es hat das Design unserer Denkmodelle erheblich beeinflusst, beginnend mit o1-preview. Da KI-Systeme mehr Rechenleistung für langfristige Forschungsprobleme aufwenden, ist es entscheidend, dass wir eine Möglichkeit haben, ihre internen Prozesse zu überwachen. Die wunderbare Eigenschaft versteckter CoTs ist, dass sie zwar anfangs in einer Sprache verankert sind, die wir interpretieren können, das skalierbare Optimierungsverfahren jedoch nicht feindlich gegenüber der Fähigkeit des Beobachters ist, die Absicht des Modells zu überprüfen - im Gegensatz zu beispielsweise direkter Aufsicht mit einem Belohnungsmodell. Die Spannung besteht darin, dass, wenn die CoTs standardmäßig nicht verborgen wären und wir den Prozess als Teil der Ausgabe der KI betrachten, es viele Anreize (und in einigen Fällen Notwendigkeiten) gäbe, Aufsicht darüber auszuüben. Ich glaube, wir können hier auf das Beste aus beiden Welten hinarbeiten - unsere Modelle so zu trainieren, dass sie großartig darin sind, ihr internes Denken zu erklären, aber gleichzeitig die Fähigkeit zu behalten, es gelegentlich zu überprüfen. Die Treue der CoTs ist Teil einer breiteren Forschungsrichtung, die auf Interpretierbarkeit abzielt: Ziele so zu setzen, dass zumindest ein Teil des Systems darauf trainiert wird, ehrlich und überwacht zu bleiben, auch im großen Maßstab. Wir setzen unsere Investitionen in diese Forschung bei OpenAI weiterhin fort.

Die OpenAI-Podcast-Folge 2 ist jetzt live! @markchen90 und @nickaturley treten @andrewmayne bei, um einen Blick hinter die Kulissen der Entstehung von ChatGPT zu werfen. Sie sprechen auch darüber, wie Produkte entwickelt werden und was als Nächstes für agentisches Codieren und multimodale Assistenten ansteht.

Der beste Grund, von 4o auf o3 umzusteigen, ist, dass o3 der Meinung ist, dass der beste Running Back in der NFL @saquon ist!

Nichts geht über das Verbrennen des Mitternachtsöls in einem maximalen Durchflusszustand...

Wir stellen nicht zu viel in der Forschung ein. Und was die Talentleiste angeht - es gibt einige wirklich phänomenale Leute, die im Laufe des nächsten Monats hinzukommen! Ich verbrachte Jahre im Handel, bis mich der Mangel an Sinn zermürbte. Das habe ich bei OAI noch nie gefühlt - es ist so viel erfüllender, Dinge mit Auswirkungen auf die reale Welt zu bauen.

Gerade haben wir Codex veröffentlicht, einen Software-Engineering-Agenten, der an vielen Aufgaben parallel arbeiten kann. Es läuft auf einer eigenen Cloud-basierten Recheninfrastruktur und kann Fehler beheben, Fragen zu Ihrem Code beantworten, Tests durchführen usw. Fühlt sich an wie ein Schritt in die Zukunft des Software-Engineerings.

Produkt + Forschung = ❤️ Ich kann es kaum erwarten, mit @markchen90 zusammenzuarbeiten und seine Durchbrüche durch unsere Produkte zum Leben zu erwecken.

Ich freue mich sehr auf die Zusammenarbeit mit @fidjissimo - sie ist eine Produktvisionärin!