Esto es tan hermoso. Y al mismo tiempo: esto es solo el comienzo <3 Una generación entera de autodidactas surgirá con la ayuda de la IA.

estos resultados fueron reveladores para mí... el agente de chatgpt se desempeñó mejor de lo que esperaba en algunas tareas de banca de inversión bastante realistas

Tuve acceso anticipado y creo que el agente de ChatGPT es un gran paso adelante para lograr que las IA realicen trabajo real. Incluso en esta etapa, hace un buen trabajo de manera autónoma realizando investigaciones y ensamblando archivos de Excel (¡con fórmulas!), PowerPoint, etc. Da una idea de cómo los agentes se están uniendo.

Actualización: Estoy vivo y bien Los resultados son oficiales ahora y mi ventaja sobre la IA aumentó del 5.5% al 9.5%😎 Honestamente, el bombo se siente un poco extraño. Nunca esperé que tantas personas estuvieran interesadas en concursos de programación. Supongo que esto significa que debería aparecer por aquí más a menudo👀

Agente ChatGPT: nuestra primera IA con acceso a un navegador de texto, un navegador visual y una terminal. Desplegándose hoy en ChatGPT Pro, Plus y Team.

La humanidad ha prevalecido (¡por ahora!) Estoy completamente exhausto. Calculé que he tenido 10 horas de sueño en los últimos 3 días y apenas estoy vivo. Publicaré más sobre el concurso cuando descanse un poco. (Para ser claro, esos son resultados provisionales, pero mi ventaja debería ser lo suficientemente grande)

Estoy extremadamente emocionado por el potencial de la fidelidad y la interpretabilidad de la cadena de pensamiento. Ha influido significativamente en el diseño de nuestros modelos de razonamiento, comenzando con o1-preview. A medida que los sistemas de IA dedican más recursos computacionales, por ejemplo, a problemas de investigación a largo plazo, es fundamental que tengamos alguna forma de monitorear su proceso interno. La maravillosa propiedad de los CoTs ocultos es que, aunque comienzan fundamentados en un lenguaje que podemos interpretar, el procedimiento de optimización escalable no es adversarial a la capacidad del observador para verificar la intención del modelo, a diferencia de, por ejemplo, la supervisión directa con un modelo de recompensa. La tensión aquí es que si los CoTs no estuvieran ocultos por defecto, y vemos el proceso como parte de la salida de la IA, hay mucho incentivo (y en algunos casos, necesidad) de poner supervisión sobre ello. Creo que podemos trabajar hacia lo mejor de ambos mundos aquí: entrenar nuestros modelos para que sean excelentes explicando su razonamiento interno, pero al mismo tiempo mantener la capacidad de verificarlo ocasionalmente. La fidelidad de CoT es parte de una dirección de investigación más amplia, que es el entrenamiento para la interpretabilidad: establecer objetivos de tal manera que entrene al menos parte del sistema para que permanezca honesto y monitoreable a gran escala. Estamos continuando aumentando nuestra inversión en esta investigación en OpenAI.

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