Isso é tão lindo. E ao mesmo tempo: este é apenas o começo <3 Uma geração inteira de autodidatas surgirá com a ajuda da IA.

esses resultados foram reveladores para mim ... O agente ChatGPT teve um desempenho melhor do que eu esperava em algumas tarefas de banco de investimento bastante realistas

Eu tive acesso antecipado e o agente ChatGPT é, eu acho, um grande passo à frente para fazer as IAs fazerem um trabalho real Mesmo nesta fase, ele faz um bom trabalho de forma autônoma fazendo pesquisas e montando arquivos do Excel (com fórmulas!), PowerPoint, etc. Dá uma noção de como os agentes estão se unindo

Atualização: Estou vivo e bem Os resultados são oficiais agora e minha vantagem sobre a IA aumentou de 5,5% para 9,5% 😎 Honestamente, o hype parece meio bizarro. Nunca esperei que tantas pessoas se interessassem por concursos de programação. Acho que isso significa que eu deveria aparecer aqui com mais frequência👀

ChatGPT Agent: nossa primeira IA com acesso a um navegador de texto, um navegador visual e um terminal. Lançando no ChatGPT Pro, Plus e Team hoje.

A humanidade prevaleceu (por enquanto!) Estou completamente exausto. Eu pensei, eu tive 10h de sono nos últimos 3 dias e eu mal estou vivo. Vou postar mais sobre o concurso quando eu descansar um pouco. (Para ser claro, esses são resultados provisórios, mas minha liderança deve ser grande o suficiente)

Estou extremamente animado com o potencial da fidelidade e interpretabilidade da cadeia de pensamento. Isso influenciou significativamente o design de nossos modelos de raciocínio, começando com o1-preview. Como os sistemas de IA gastam mais computação trabalhando, por exemplo, em problemas de pesquisa de longo prazo, é fundamental que tenhamos alguma maneira de monitorar seu processo interno. A propriedade maravilhosa dos CoTs ocultos é que, embora eles comecem fundamentados na linguagem que podemos interpretar, o procedimento de otimização escalável não é contrário à capacidade do observador de verificar a intenção do modelo - ao contrário, por exemplo, da supervisão direta com um modelo de recompensa. A tensão aqui é que, se os CoTs não fossem ocultados por padrão, e víssemos o processo como parte da saída da IA, haveria muito incentivo (e, em alguns casos, necessidade) para supervisioná-lo. Acredito que podemos trabalhar para o melhor dos dois mundos aqui - treinar nossos modelos para serem ótimos em explicar seu raciocínio interno, mas ao mesmo tempo ainda manter a capacidade de verificá-lo ocasionalmente. A fidelidade do CoT faz parte de uma direção de pesquisa mais ampla, que é o treinamento para a interpretabilidade: definir objetivos de uma forma que treine pelo menos parte do sistema para permanecer honesto e monitorável com escala. Continuamos a aumentar nosso investimento nesta pesquisa na OpenAI.

Construir seu agente de IA de vitrine ficou mais fácil. Conecte o servidor MCP do Storefront diretamente à API @OpenAI Responses para pesquisar produtos, adicionar itens ao carrinho e criar links de checkout. Nenhuma autenticação necessária.