2 Feabhra 2025

Introducing deep research

Ag lódáil…

Nuashonrú an 10 Feabhra, 2026: Is féidir leat diantaighde a nascadh anois le haon MCP nó aip agus cuardaigh ghréasáin a shrianadh chuig suíomhanna iontaofa, ionas gur féidir leat díriú ar fhoinsí fíordheimhnithe, caighdeánacha tionscail. Is féidir leat dul chun cinn a rianú anois i bhfíor-am freisin agus cur isteach air chun scagadh le leideanna leantacha nó foinsí nua. Nuashonraíomar an taithí amhairc ionas go mbeidh sé níos éasca do thaighde a thosú, a rianú agus a athbhreithniú ó thús deireadh.

Nuashonrú an 17 Iúil, 2025: Is féidir le diantaighde dul níos doimhne agus níos leithne anois le rochtain ar bhrabhsálaí amhairc mar chuid de ghníomhaire ChatGPT. Chun rochtain a fháil ar na cumais nuashonraithe seo, roghnaigh “mód gníomhaire” ón roghchlár anuas sa chumadóir agus cuir isteach do cheist go díreach. Tá feidhmiúlacht bhunaidh an diantaighde fós ar fáil tríd an rogha “diantaighde” sa roghchlár uirlisí.

Nuashonrú an 24 Aibreán, 2025: Táimid ag méadú go suntasach cé chomh minic is féidir leat diantaighde a úsáid—faigheann úsáideoirí Plus, Team, Enterprise, agus Edu 25 ceist in aghaidh na míosa anois, faigheann úsáideoirí Pro 250, agus faigheann úsáideoirí Saor 5. Is féidir é seo a dhéanamh trí leagan nua éadrom de dhiantaighde faoi chumhacht leagan de o4-mini, atá deartha le bheith níos costéifeachtaí agus ardchaighdeán á chaomhnú. Nuair a shroicheann tú do theorainn don leagan iomlán, aistreoidh do cheisteanna go huathoibríoch chuig an leagan éadrom.

Nuashonrú an 25 Feabhra, 2025: Is féidir le gach úsáideoir Plus diantaighde a úsáid anois.

Nuashonrú an 5 Feabhra, 2025: Tá diantaighde ar fáil anois d’úsáideoirí Pro sa Ríocht Aontaithe, san Eilvéis, agus sa Limistéar Eorpach Eacnamaíoch.

Inniu táimid ag seoladh diantaighde in ChatGPT, cumas nua gníomhach a dhéanann taighde ilchéime ar an idirlíon do thascanna casta. Déanann sé i ndeicheanna nóiméad an méid a thógfadh go leor uaireanta an chloig ar dhuine.

Is é diantaighde an chéad ghníomhaire eile de chuid OpenAI a fhéadann obair a dhéanamh duit go neamhspleách—tugann tú leid dó, agus aimseoidh, déanfaidh agus sintéiseoidh ChatGPT na céadta foinse ar líne chun tuarascáil chuimsitheach a chruthú ar leibhéal anailísí taighde. Faoi chumhacht leagan den tsamhail OpenAI o3 atá le teacht agus atá barrfheabhsaithe le haghaidh brabhsáil ghréasáin agus anailís sonraí, úsáideann sé réasúnaíocht chun méideanna ollmhóra téacs, íomhánna, agus PDFanna ar an idirlíon a chuardach, a léirmhíniú agus a anailísiú, ag pivotáil mar is gá mar fhreagairt ar an eolas a thagann air.

Is réamhriachtanas é an cumas eolas a shintéisiú chun eolas nua a chruthú. Ar an ábhar sin, is céim shuntasach é diantaighde i dtreo ár gcuspóir níos leithne IGS a fhorbairt, rud a samhlaíomar le fada mar rud a bheadh in ann taighde eolaíoch úrnua a tháirgeadh.

Cén fáth ar thógamar diantaighde

Tá diantaighde tógtha do dhaoine a dhéanann dianobair eolais i réimsí cosúil le hairgeadas, eolaíocht, beartas, agus innealtóireacht agus a bhfuil taighde críochnúil, beacht agus iontaofa de dhíth orthu. Is féidir leis a bheith chomh húsáideach céanna do shiopadóirí géarchúiseacha atá ag lorg moltaí hipearphearsantaithe ar cheannacháin a éilíonn taighde cúramach de ghnáth, cosúil le gluaisteáin, fearais, agus troscán. Tá gach aschur doiciméadaithe go hiomlán, le luanna soiléire agus achoimre ar a smaointeoireacht, rud a fhágann go bhfuil sé éasca an fhaisnéis a thagairt agus a fhíorú. Tá sé thar a bheith éifeachtach ag aimsiú eolais nideoige, neamh-intuartha a d’éileodh brabhsáil ar iliomad suíomhanna gréasáin. Saorann diantaighde am luachmhar trí ligean duit taighde gréasáin casta, dian ó thaobh ama de a tharmligean agus a bhrostú le ceist amháin.

Aimsíonn diantaighde léargais ó ar fud an ghréasáin go neamhspleách, déanann sé réasúnaíocht fúthu, agus comhdhlúthaíonn sé iad. Chun é seo a chur i gcrích, cuireadh oiliúint air ar thascanna sa saol fíor a d’éiligh úsáid uirlisí brabhsálaí agus Python, ag úsáid na modhanna céanna foghlama atreisiúcháin atá taobh thiar de OpenAI o1, ár gcéad samhail réasúnaíochta. Cé go léiríonn o1 cumais shuntasacha i gcódú, matamaitic, agus fearainn theicniúla eile, éilíonn go leor dúshlán sa saol fíor comhthéacs fairsing agus bailiú faisnéise ó fhoinsí éagsúla ar líne. Tógtar diantaighde ar na cumais réasúnaíochta seo chun an bhearna sin a líonadh, rud a ligeann dó tabhairt faoi na cineálacha fadhbanna a bhíonn roimh dhaoine san obair agus sa saol laethúil.

Conas diantaighde a úsáid

In ChatGPT, roghnaigh ‘diantaighde’ sa chumadóir teachtaireachtaí agus cuir isteach do cheist. Inis do ChatGPT cad atá uait—cibé acu anailís iomaíoch ar ardáin sruthaithe nó tuarascáil phearsantaithe ar an rothar comaitéara is fearr atá i gceist. Is féidir leat comhaid nó scarbhileoga a cheangal chun comhthéacs a chur le do cheist. Nuair a thosaíonn sé ag rith, feictear barra taoibh le hachoimre ar na céimeanna a glacadh agus na foinsí a úsáideadh.

D’fhéadfadh diantaighde áit ar bith idir 5 agus 30 nóiméad a ghlacadh chun a chuid oibre a chur i gcrích, ag glacadh an ama is gá chun tumadh domhain a dhéanamh ar an ngréasán. Idir an dá linn, is féidir leat imeacht nó obair ar thascanna eile—gheobhaidh tú fógra nuair a bheidh an taighde críochnaithe. Tagann an t-aschur deiridh mar thuairisc laistigh den chomhrá – sna seachtainí atá romhainn, cuirfimid íomhánna leabaithe, léirshamhluithe sonraí, agus aschuir anailíseacha eile leis na tuarascálacha seo le haghaidh soiléire agus comhthéacs breise.

I gcomparáid le diantaighde, tá GPT‑4o oiriúnach do chomhráite ilmhodacha fíor-ama. Le haghaidh fiosruithe ilghnéitheacha, fearainn-shonracha ina bhfuil doimhneacht agus mionsonraí ríthábhachtach, is é cumas diantaighde iniúchadh fairsing a dhéanamh agus gach éileamh a lua an difríocht idir achoimre thapa agus freagra dea-dhoiciméadaithe, fíoraithe ar féidir é a úsáid mar tháirge oibre.

GPT-4o

Help me find iOS and android adoption rates, % who want to learn another language, and change in mobile penetration, over the past 10 years, for top 10 developed and top 10 developing countries by GDP. Lay this info out in a table and separate stats into columns, and include recommendations on markets to target for a new iOS translation app from ChatGPT, focusing on markets ChatGPT is currently active in.

Compiling comprehensive data on iOS and Android adoption rates, the percentage of populations interested in learning another language, and changes in mobile penetration over the past decade for the top 10 developed and developing countries by GDP is challenging due to data limitations. However, based on available information, we can provide insights and recommendations for targeting markets with a new iOS translation app powered by ChatGPT.

Top 10 Developed Countries by GDP:

United States
Japan
Germany
United Kingdom
France
Italy
Canada
South Korea
Australia
Spain

Top 10 Developing Countries by GDP:

China
India
Brazil
Russia
Indonesia
Mexico
Turkey
Saudi Arabia
Argentina
South Africa

Insights:

iOS and Android Adoption Rates: Globally, Android holds a dominant market share of approximately 70.93%, while iOS accounts for about 28.32% as of 2024. In the United States, iOS leads with a 58.81% market share. Other developed countries like Japan, Canada, Australia, and the United Kingdom also show a higher preference for iOS devices. In contrast, developing countries such as India and Brazil have a higher prevalence of Android devices.
Interest in Language Learning: While specific percentages of populations interested in learning another language are not readily available, the global popularity of language learning apps like Duolingo, which had approximately 14.3 million downloads in July 2024, indicates a significant interest. This interest is likely higher in countries with diverse linguistic landscapes or where English is not the primary language.
Mobile Penetration Over the Past Decade: Mobile phone ownership has seen substantial growth globally. In the United States, smartphone ownership increased from 35% in 2011 to 91% in 2024. Developing countries have also experienced significant growth in mobile penetration, contributing to increased access to digital services.

Recommendations:

Considering the available data and focusing on markets where ChatGPT is currently active, the following developed countries are promising targets for a new iOS translation app:

United States: High iOS market share and significant interest in language learning.
United Kingdom: Substantial iOS user base and a multicultural population with diverse language needs.
Canada: Notable iOS adoption and a bilingual population (English and French), increasing the demand for translation services.

Among developing countries, the following are noteworthy:

China: Despite Android's dominance, the large population and growing interest in English and other languages present a significant opportunity.
India: High Android usage, but a growing middle class with increasing iOS adoption and a strong interest in language learning, especially English.
Brazil: Predominantly Android users, but with a sizable market for language learning apps, particularly for English and Spanish.

Focusing on these markets aligns with ChatGPT's current availability and leverages existing mobile adoption trends and language learning interests.

Diantaighde

Top 10 Developed Economies (by GDP) – Smartphone OS Share, Language-Learning Interest, and Mobile Penetration Growth

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (% of population)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
United States (USA)	~58% iOS vs 42% Android	(see left)	High: 70% regret losing foreign-language ability (indicating strong desire to improve)	56%→82% smartphone penetration (↑26 pp)
Japan	~69% iOS vs 31% Android	(see left)	High: Over 50% want to learn English	~30%→79% (approx.) (↑~50 pp)
Germany	~39% iOS vs 60% Android	(see left)	High: 86% of Europeans say everyone should speak ≥1 foreign language (strong pro-language attitude)	40%→82% (↑42 pp)
United Kingdom (UK)	~52% iOS vs 47% Android	(see left)	Moderate-High: ~73% have some interest (only 27% “no interest” in new languages)	62%→82% (↑20 pp)
France	~35% iOS vs 64% Android	(see left)	High: 86% (EU average) favor multilingualism; English widely seen as important	42%→83% (↑40 pp)
Italy	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	High: 86% (EU avg.) favor language learning; 1 in 4 regret not learning another	41%→85% (↑44 pp)
Canada	~60% iOS vs 40% Android	(see left)	Moderate: Many bilingual (English/French); rising interest in third languages (no recent % data)	56%→~80% (↑ ~24 pp) (est., similar to US)
South Korea	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: Strong English education focus; ~40% of teens are learning English	73%→~95% (↑ ~22 pp) – already very high by 2013 (near saturation now)
Australia	~55% iOS vs 45% Android	(see left)	Moderate: ~70% see learning languages as valuable (English dominant but interest in Asian languages growing)	65%→~85% (↑ ~20 pp) (est., high smartphone use)
Spain	~20% iOS vs 79% Android	(see left)	High: 88% of Spaniards learned a foreign language in school (e.g. English); strong cultural interest	55%→~85% (↑ ~30 pp) (est., nearing Western Europe peers)

Top 10 Developing/Emerging Economies (by GDP) – (ChatGPT availability considered)

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (notable stats)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
China ^(ChatGPT restricted)	~24% iOS vs 75% Android	(see left)	Very High: Hundreds of millions learning English (but ChatGPT not officially accessible)	47%→68% (↑21 pp)
India	~4% iOS vs 95% Android	(see left)	High: English compulsory in many schools; strong economic motivation (80% link English to higher income)	~5%→46% (↑ ~41 pp) (huge jump in smartphone adoption)
Brazil	~18% iOS vs 82% Android	(see left)	High: Great demand for English – only ~5% speak it, but most see it as key skill	26%→67% (↑40 pp)
Russia ^(ChatGPT limited)	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	Moderate: English learning common (compulsory in school); interest exists but ChatGPT availability is uncertain	36%→74% (↑38 pp)
Mexico	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	High: Strong desire to learn English for US job/migration; ~50% of students study English in school (est.)	37%→62% (↑25 pp)
Indonesia	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: English seen as gateway skill; government programs to improve English proficiency	<30%→68% (↑ ~40 pp)
Turkey	~15% iOS vs 85% Android (est.)	(see left)	High: English highly valued (universal in education); 80% link English to better jobs	30%→75% (↑45 pp)
Saudi Arabia	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: English widely taught; 92% smartphone ownership (many already bilingual in English/Arabic)	73%→~95% (↑ ~22 pp) (early adopter; near saturation now)
South Africa	~16% iOS vs 83% Android	(see left)	High: Multilingual society; English and Afrikaans taught alongside native languages – cultural impetus to learn others	40%→~60% (↑ ~20 pp) (est., steady growth)
Argentina	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: Strong interest in English (Argentina leads Latin America in English proficiency)	31%→~70% (↑ ~39 pp) (est., sharp rise with smartphone adoption)

Sources: Smartphone OS shares are from StatCounter/Statista data (2023–24). Language-interest metrics come from surveys by Preply, Eurobarometer, Babbel, etc. (e.g. UK 73% interest; US 70% regret lack of languages; Japan >50% want English; Pearson global survey). Mobile penetration is measured as smartphone ownership percentage – dramatic growth is noted in developing markets (e.g. Brazil +40 points) and high saturation in developed ones (e.g. UK ~82%) over the last decade.

Recommendations: Based on the above, prime targets for a new ChatGPT‑powered iOS translation app would be countries with large iOS user bases and strong language-learning demand, where ChatGPT is accessible. Notably, Japan, the U.S., UK, Canada, and Australia emerge as top choices. These markets pair high iOS adoption (50–60%+ share) with significant enthusiasm for language learning – for example, Japan’s iPhone dominance and widespread desire to learn English make it ideal. English-speaking countries like the US, UK, Canada, and Australia, despite being monolingual societies, show substantial interest in learning other languages (e.g. Spanish or French), and all have over 80% smartphone penetration and millions of iPhone users.

Among emerging economies, Mexico and Brazil stand out as secondary targets: although Android prevails, their sheer population sizes mean tens of millions of iPhone users exist, and interest in English is very high for career and education reasons. These Latin American markets (where ChatGPT is active) could yield strong adoption for an iOS-only app, especially given the motivation to learn English. Conversely, China and Russia are less feasible – China’s OS split skews Android and ChatGPT is not officially available there, and Russia faces access and regulatory uncertainties.

In summary, focus on iOS-heavy, pro-learning markets: Japan and Western countries (US, UK, Canada, Australia, plus high-income Europe like Germany and France to a lesser degree) should be the first-tier targets. They combine robust iOS usage with favorable language-learning attitudes. A second tier includes large-population developing markets (Mexico, Brazil, perhaps Saudi Arabia for its historically high iPhone uptake) where interest in English is strong – these can be approached once the app gains traction in the primary markets. Such a strategy ensures the app launches where it has the greatest alignment of platform (iOS) presence and user demand for translation/language tools, maximizing the likelihood of adoption and growth.

Freagraíonn diantaighde don leid ar bhealach an-mhionsonraithe, ag cur sonraí tírshonracha taobh le taobh ar fáil do na 10 dtír fhorbartha is fearr agus na 10 dtír i mbéal forbartha is fearr le haghaidh tagartha agus comparáide éasca. Úsáideann sé an fhaisnéis sin chun moltaí mionsonraithe iontrála margaidh a thairiscint atá eolasach agus inúsáidte.

Conas a oibríonn sé

Cuireadh oiliúint ar dhiantaighde ag úsáid foghlaim atreisiúcháin ceann go ceann ar thascanna diana brabhsála agus réasúnaíochta thar raon fearann. Tríd an oiliúint sin, d’fhoghlaim sé conair ilchéime a phleanáil agus a chur i gcrích chun na sonraí a theastaíonn uaidh a aimsiú, ag cúlrianú agus ag freagairt d’eolas fíor-ama nuair is gá. Tá an tsamhail in ann freisin brabhsáil thar chomhaid uaslódáilte ag úsáideoirí, graif a bhreacadh agus a athdhéanamh ag úsáid na huirlise python, graif ghinte agus íomhánna ó shuíomhanna gréasáin a leabú ina freagraí, agus abairtí nó sleachta sonracha óna foinsí a lua. Mar thoradh ar an oiliúint seo, sroicheann sé buaicphointí nua ar roinnt measúnuithe poiblí atá dírithe ar fhadhbanna sa saol fíor.

Humanity's Last Exam

Ar Humanity’s Last Exam⁠(osclaíonn i bhfuinneog nua), meastóireacht a eisíodh le déanaí a thástálann AI thar raon leathan ábhar ar cheisteanna ar leibhéal saineolaithe, ghnóthaigh an tsamhail a chumhachtaíonn diantaighde buaic nua le cruinneas 26.6%. Tá breis agus 3,000 ceist ilroghnacha agus gearrfhreagartha sa tástáil seo thar níos mó ná 100 ábhar ó theangeolaíocht go heolaíocht roicéad, agus ó na clasaicí go héiceolaíocht. I gcomparáid le OpenAI o1, tháinig na gnóthachain ba mhó sa cheimic, sna daonnachtaí agus sna heolaíochtaí sóisialta, agus sa mhatamaitic. Léirigh an tsamhail a chumhachtaíonn diantaighde cur chuige daonna trí eolas speisialaithe a lorg go héifeachtach nuair ba ghá.

Samhail	Cruinneas (%)
GPT-4o	3.3
Grok-2	3.8
Claude 3.5 Sonnet	4.3
Gemini Thinking	6.2
OpenAI o1	9.1
DeepSeek-R1*	9.4
OpenAI o3-mini (meánach)*	10.5
OpenAI o3-mini (ard)*	13.0
Diantaighde OpenAI**	26.6

* Níl an tsamhail ilmhódach; rinneadh meastóireacht ar fho-thacar téacs amháin.

**le brabhsáil + uirlisí Python

GAIA

Ar GAIA⁠(osclaíonn i bhfuinneog nua)¹, tagarmharc poiblí a mheasann AI ar cheisteanna sa saol fíor, sroicheann an tsamhail a chumhachtaíonn diantaighde buaic nua sa réimse (SOTA), agus í ar bharr an leaderboard⁠(osclaíonn i bhfuinneog nua) seachtrach. Ag cuimsiú ceisteanna thar thrí leibhéal deacrachta, éilíonn críochnú rathúil na dtascanna seo cumais lena n-áirítear réasúnaíocht, líofacht ilmhódach, brabhsáil ghréasáin, agus oilteacht in úsáid uirlisí.

GAIA
	Leibhéal 1	Leibhéal 2	Leibhéal 3	Meán.
SOTA roimhe seo(osclaíonn i bhfuinneog nua)	67.92	67.44	42.31	63.64
Diantaighde (pass@1)	74.29	69.06	47.6	67.36
Diantaighde (cons@64)	78.66	73.21	58.03	72.57

Samplaí tascanna GAIA

In Nature journal's Scientific Reports conference proceedings from 2012, in the article that did not mention plasmons or plasmonics, what nano-compound is studied? Don't use the prefix nano in your answer if there is one.

[The remaining Chain-of-Thought messages and the final answer are hidden to protect the benchmark's ground truth answer.]

An cuardach á shoiléiriú

Táim ag cur le chéile an t-iarratas ar alt ó 2012 in Scientific Reports a dhéanann cur síos ar nana-chomhdhúil, ach ag eisiamh aon rud a bhaineann le plasmónaic. Is dócha go mbaineann sé seo le scagadh ar ábhair nó comhdhúile sonracha, cosúil le hairgead nó graiféin.

Sonraí á gcur le chéile

Táim ag fochuardach "Scientific Reports 2012 nanoparticle," is dócha agus mé ag lorg nana-chomhdhúile. Tá suim agam ábhair a bhaineann le plasmón a scagadh amach, agus b’fhéidir díriú ar airgead, graiféin, nó poncanna candamacha.

[gníomh cuardaigh]

Scagairí cuardaigh á nascleanúint

Táim ag tochailt isteach i scagairí ardchuardaigh ar nature.com agus Scientific Reports do 2012, ag iarraidh ailt ar nanacháithníní carbóin éagruthacha i gcaramail bhia a aimsiú.

Imeachtaí comhdhála á n-aithint

Nochtann torthaí an chuardaigh imeacht comhdhála dar teideal "2D quasiperiodic plasmonic crystals" ó 2012, ar dócha go bhfuil sé le fáil faoin gcatagóir "Conference Proceedings" in Scientific Reports.

[gníomh brabhsála]

Ag machnamh ar shaincheisteanna féideartha

Táim ag smaoineamh ar na cúiseanna taobh thiar de mhíthuiscint ar leathanach gréasáin, is dócha mar gheall ar chineál gníomhaire as dáta nó bac neamhaireach.

[gníomh brabhsála]

Roghanna dinimiciúla á mbreithniú

Táim ag smaoineamh ar shuíomh dúlra le hábhar dinimiciúil nó ar leagan taiscthe. Nó b’fhéidir go gcabhródh cuardach ar fhrásaí sonracha.

[gníomh cuardaigh]

Príomhghnéithe á n-aimsiú go beacht

Ceart go leor, táim ag aithint ceithre imeacht comhdhála ó 2012 in Sci Rep. Go suntasach, luann cuid acu "plasmonic" agus ba cheart iad a eisiamh.

[gníomh brabhsála]

Léargais á gcur le chéile

Táim ag bailiú eolais ar rochtain ar leaganacha taiscthe nó ar leathnú sliocht do theidil shonracha chun anailís chuimsitheach a chinntiú.

[gníomh cuardaigh]

Na sonraí á gcur le chéile

Táim ag tabhairt faoi deara an dul chun cinn ó Chruinniú Earraigh 2012 Chumann Taighde Ábhar na hEorpa go dtí an tuarascáil eolaíoch, ag díriú ar imeachtaí comhdhála. Cabhraíonn an cur chuige seo le comhthéacs agus ábharthacht a bhunú.

[gníomh cuardaigh]

Leideanna irise á rianú

Ag iarraidh imeachtaí comhdhála ó dheireadh 2012 a nascadh leis an iris "Scientific Reports", ag díriú ar ábhair phlasmónacha chuaistréimhseacha 2T. Mothaíonn an cur chuige seo modhúil agus beacht.

[gníomh cuardaigh]

Sonraí imeachta á n-anailísiú

Ag tabhairt faoi deara go n-áirítear i dtorthaí cuardaigh [8] leathanach ar dócha go ndéanann sé achoimre ar Chruinniú Earraigh 2012 Chumann Taighde Ábhar na hEorpa, lena n-áirítear 25 siompóisiam.

[gníomh brabhsála]

Taighde á chur le chéile

Táim ag scrúdú leathanach bailiúcháin dóchúil le 4 alt, ag smaoineamh ar ábhair phlasmónacha agus mheitea-ábhair, agus ag aithint príomhthagairtí ó Chruinniú Earraigh 2012 Chumann Taighde Ábhar na hEorpa.

[gníomh brabhsála]

An fócas á aimsiú go beacht

Táim ag díriú ar imeachtaí comhdhála 2012 in "Scientific Reports" ó E-MRS, ar dócha go mbaineann siad le hábhair cosúil le "2D quasiperiodic plasmonic crystals" agus "Layered plasmonic cloaks to tailor the optical scattering at the nanoscale."

[gníomh brabhsála]

Foinsí leabharlainne á meas

Ag smaoineamh ar pháipéar ar tugadh cuireadh dó in eagrán speisialta E-MRS 2012 Sci rep le Monticone agus saotharlann mheitia-ábhar ag News Archives – 2012.

[gníomh brabhsála]

Inrochtaineacht á meas

Táim ag bailiú eolais ar fhadhbanna rochtana féideartha ar shuíomh, ag smaoineamh ar stádas as dáta nó blocálacha. Chomh maith leis sin, táim ag meas suíomh Monticone le haghaidh tagairt liosta.

[gníomh brabhsála]

E-MRS 2012 á chur le chéile

Táim ag iarraidh "Layered Plasmonic Cloaks" a nascadh le E-MRS 2012. Ag smaoineamh ar ábhair fhéideartha eile cosúil le graiféin agus catalaíocht.

[gníomh brabhsála]

Ábhair ábhartha á n-aithint

Táim ag bailiú faisnéise ar ábhair cosúil le graiféin, fótavoltachas, agus comhdhúile nana-struchtúrtha, agus cinn a bhaineann le plasmónaic á n-eisiamh. Tugann sé seo orm díriú níos leithne ar ghnéithe na nanaitheicneolaíochta.

[gníomh brabhsála]

Mo fhócas á choigeartú

Táim ag leathnú paraiméadair an chuardaigh trí aitheantóirí sonracha suímh agus scoláire a chur isteach chun ailt faoi chriostail phlasmónacha chuaistréimhseacha 2T in Nature Scientific Reports ó 2012 a aimsiú.

[gníomh cuardaigh]

Féidearthachtaí neamhphlasmónacha á n-aithint

Táim ag cúngú an chuardaigh chun ailt a aithint ó eagrán speisialta E-MRS 2012 in Scientific Reports. Áirítear leis seo teidil a sheiceáil le haghaidh ábhar neamhphlasmónach, cosúil le graiféin nó ocsaídí feidhmiúla. Tá dul chun cinn le feiceáil trí chuardaigh dhírithe agus eisiamh ailt phlasmónacha.

[gníomh cuardaigh]

Leideanna á gcur le chéile

Táim ag anailísiú idirghníomhaíochtaí i sárghreille graiféine, is dócha ó alt Sci Rep. Ag smaoineamh ar theidil le húdair cosúil le Padooru, Yakovlev, Chen, agus Alu.

[gníomh cuardaigh]

An phuzal á chur le chéile

Táim ag bailiú eolais ar imeachtaí Sci Rep Chruinniú Earraigh E-MRS 2012, ag díriú ar pháipéir ar tugadh cuireadh dóibh, gan feiniméin phlasmónacha. Is iad na cineálacha atá faoi athbhreithniú ná graiféin, catalaíocht, ábhair fuinnimh, nana-leigheas, agus braiteoirí.

[gníomh cuardaigh]

Tascanna ar Leibhéal Saineolaithe

I meastóireacht inmheánach ar thascanna ar leibhéal saineolaithe thar raon réimsí, mheas saineolaithe fearainn gur uathoibrigh diantaighde roinnt uaireanta an chloig d’imscrúdú deacair láimhe.

Ráta Pas i gcoinne Uaschuid Glaonna Uirlise

Dá mhéad a bhrabhsálann an tsamhail agus a smaoiníonn sí ar a bhfuil á brabhsáil aici, is ea is fearr a dhéanann sí, agus sin an fáth go bhfuil sé tábhachtach am a thabhairt di smaoineamh.

Samplaí tascanna ar leibhéal saineolaithe

Am sábháilte ar an tasc: 4 huaire

I am a researcher interested in bringing mixed-gas sorption capabilities to my lab. Please discuss the differences between pure- and mixed-gas sorption for glassy polymers, how the dual-mode sorption model can be used to predict mixed-gas sorption behavior in glassy polymers (include equations where applicable), and what challenges there are in accurately predicting pure- and mixed-gas sorption using the dual-mode sorption model. Only include open-source information as of October 1, 2024.

Pure vs. mixed-gas sorption in glassy polymers: In a glassy polymer (below $T_g$ ), a single gas typically exhibits a concave sorption isotherm: uptake rises sublinearly with pressure, unlike the linear Henry’s-law behavior above $T_g$ . This is attributed to “dual-mode” sorption: some penetrant dissolves in the dense polymer matrix (obeying Henry’s law) while additional penetrant saturates specific microvoid “sites” (a Langmuir-type adsorption in the polymer’s nonequilibrium free volume). By contrast, when two or more gases are present, they compete for those limited Langmuir sorption sites. As a result, each component’s sorbed concentration in a mixture is generally lower than it would be at the same partial pressure alone. In particular the less soluble (lower-affinity) gas tends to be more strongly suppressed, often causing the mixed-gas solubility selectivity (ratio of concentrations) to exceed the ideal value predicted from pure-gas isotherms. For example, in CO₂/CH₄ mixtures both components sorb less than in their pure-gas cases (especially CH₄), so the CO₂/CH₄ sorption selectivity is higher under mixture conditions. In extreme cases, mixed-gas effects can even reverse performance trends observed with single gases. (We note that unlike competitive sorption, synergistic sorption – where one gas increases the sorption of another via polymer swelling – is usually minor in rigid high-free-volume polymers under moderate pressures.)

Dual-mode sorption model and mixed-gas prediction: The dual-mode sorption (DMS) model quantitatively captures glassy polymer sorption by superposing a Henry’s-law term and a Langmuir term. For a single gas, the sorbed concentration $C$ (e.g. in cm³(STP) gas per cm³ polymer) is written as:

$C(p) = k_D\,p \;+\; \frac{C'_H\,b\,p}{\,1 + b\,p\,}\,.$

Here $k_D$ is the Henry’s law coefficient for dissolution, $C'_H$ is the Langmuir capacity constant (proportional to the polymer’s unrelaxed free-volume or “hole” capacity), and $b$ is the Langmuir affinity constant. This empirical formula yields the characteristic concave isotherm of glassy polymers and reduces to simple Henry’s law at the glass-transition (since $C'_H \to 0$ as $T \to T_g$ ). The same three parameters ( $k_D, C'_H, b$ ) are obtained by fitting pure-gas sorption data and are then used to predict mixture sorption. For a binary mixture of gases A and B (with partial pressures $p_A, p_B$ ), the DMS model assumes each gas obeys its own Henry’s term and that both compete for the same Langmuir sites. One convenient form is to write the total sorbed concentration as the sum of contributions from each gas:

$C_{\text{tot}} = k_{D,A}p_A + k_{D,B}p_B \;+\; \frac{\,C'_{H,A}\,b_A\,p_A \;+\; C'_{H,B}\,b_B\,p_B\,}{\,1 + b_A p_A + b_B p_B\,}\,,$

which implicitly means the concentration of component i in the mixture is $C_i = k_{D,i} p_i + \frac{C'_{H,i} b_i p_i}{\,1+\sum_j b_j p_j\,}$ . This reduces to the single-gas formula when the other component’s pressure is zero. In practice, partial pressure in these equations is often replaced by fugacity for accuracy at high pressures, though using fugacities or pressures gives nearly the same results if applied consistently. The DMS mixed-gas model predicts the competitive sorption effect observed experimentally – namely, each gas’s uptake is depressed relative to its pure-gas sorption isotherm.

Challenges and limitations: Although the dual-mode model is widely successful in correlating sorption data, it has notable limitations in predicting sorption behavior. First, the DMS model is empirical – its fitted parameters are not universal constants but can vary with polymer formation history, physical aging, and temperature/pressure range. This means a parameter set obtained under one set of conditions may lack predictive power outside its calibration range. For instance, sorption isotherms measured only over a limited pressure range can be fit well by DMS, but extrapolating beyond that (especially approaching plasticization pressures) may be unreliable. Indeed, multiple distinct combinations of $k_D$ , $C'_H$ , $b$ can sometimes fit the same pure-gas isotherm almost equally well – yet they yield markedly different mixed-gas predictions. This sensitivity undermines confidence in mixture forecasts, as one study showed that using different pure-gas fit sets led to only qualitative agreement with some mixed-CO₂/CH₄ data.

Furthermore, DMS inherently assumes a fixed population of Langmuir sites (microvoids) and ignores polymer relaxation or swelling induced by sorbate. In reality, penetrant-induced swelling (plasticization) can increase free volume and sorption capacity, especially for highly condensable gases at high activity – an effect the basic DMS model cannot capture. In binary sorption, this means any synergistic increase in sorption due to a second gas (or due to polymer dilation) is unaccounted for in the standard model. Conversely, the model also cannot describe sorption isotherm shapes that deviate from concave Langmuir-type behavior (e.g. sigmoidal isotherms caused by specific polymer-penetrant interactions or clustering). For example, glassy polymers absorbing polar molecules like alcohols can show sigmoidal sorption isotherms, which the simple dual-mode framework fails to represent. Finally, accurately measuring mixed-gas sorption itself is challenging, and discrepancies between idealized model assumptions (e.g. truly zero downstream pressure, no competitive diffusion limitations) and experimental realities can add to prediction error. Despite these challenges, the dual-mode sorption model – with appropriate care – remains a valuable first approximation for interpreting sorption in glassy polymers, and it highlights the key role of competitive site occupancy in mixed-gas environments. Researchers often turn to more elaborate models (e.g. non-equilibrium lattice fluid or thermodynamic theories) when the dual-mode model’s assumptions break down, but such models come at the cost of additional parameters or complexity. In summary, dual-mode sorption provides a useful baseline for pure- and mixed-gas sorption in glassy polymers, but one must be mindful of its empirical nature and the above limitations when predicting multicomponent sorption behavior in practice.

Sources: Dual-mode sorption model and mixed-gas extension; competitive sorption effects in mixtures; model equations and parameters; limitations of DMS model; parameter sensitivity and predictivity issues.

Múnlaí sorptaithe a thuiscint

Táim ag bailiú faisnéise ar shorptú gáis íona agus measctha i bpolaiméirí gloineacha, ag díriú ar an tsamhail sorptaithe dé-mhóid agus ag tabhairt faoi dhúshláin i réamh-mheastacháin samhaltaithe.

[gníomh cuardaigh]

Rochtain oscailte á meas

Ceart go leor, lig dom a fheiceáil. Is dócha go bhfuil an toradh ó MDPI ar shorptú gáis mheasctha i bpolaiméirí gloineacha le rochtain oscailte.

[gníomh brabhsála]

Rannáin á scrúdú
Táim ag tarraingt léargas le chéile ón Dual Mode Sorption Model agus a anailís leathnaithe laistigh den pháipéar MDPI.

[gníomh brabhsála]

Príomh-airíonna á soiléiriú

Táim ag scrúdú tuarascáil na saotharlainne chun tairiseach dhlí Henry, tairiseach chleamhnais Langmuir, agus tairiseach acmhainne Langmuir a thuiscint, a chuireann síos ar shorptú gáis.

[gníomh brabhsála]

Á chur le chéile

Táim ag obair tríd an bhféidearthacht gur íomhánna nó taispeántais fhoirmle iad "Equation (3)" agus "Equation (4)", agus ag smaoineamh ar an PDF a sheiceáil nó ar thagairtí níos luaithe a chuardach chun iad a thuiscint níos fearr.

[gníomh brabhsála]

Ábharthacht an teidil á dearbhú

Táim ag fíorú an bhfuil an doiciméad ó Freeman agus Koros (1980) ag teacht go sonrach leis an tagairt "Model for sorption of mixed gases in glassy polymers" trína achoimre agus a theideal a sheiceáil.

[gníomh cuardaigh]

Naisc ailt á scrúdú

Thug mé faoi deara gur dócha gurb é an toradh ó "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" an t-alt MDPI céanna, agus táim fiosrach féachaint an gcuireann sé an téacs i láthair nó leagan simplithe.

[gníomh brabhsála]

Faisnéis á bailiú

Táim ag bailiú faisnéise faoi shorptú gáis íona agus measctha i bpolaiméirí gloineacha. Is céim chriticiúil í seo chun iompar an ábhair a thuiscint faoi thimpeallachtaí gáis éagsúla.

[gníomh cuardaigh]

Sorptú gáis á chur i gcomparáid

Thug mé faoi deara go mbíonn tionchar ag láithreacht dé-ocsaíd charbóin i meascán ar shorptú meatáin i bpolaiméir, ag laghdú sorptú meatáin i gcomparáid le cás gáis íona.

[gníomh brabhsála]

Coincheapa á nascadh

Táim ag smaoineamh tríd conas a d’fhéadfadh an téarma "extended dual mode equation mixture" baint a bheith aige le cothromóidí cáblaí sársheoltóra dé-mhóid. Léiríonn sé seo acmhainn le coincheapa a nascadh thar réimsí.

[gníomh cuardaigh]

Sonraí léirmheasa á n-iarraidh

Táim ag tabhairt faoi deara an iarratas chun athbhreithniú a dhéanamh ar "Theories of Sorption and Transport in Polymer Membrane."

[gníomh brabhsála]

Nasc PDF á sheiceáil

Táim fiosrach faoi Thoradh [2] agus ag iniúchadh an tsleachta, a bhaineann le múnla sorptaithe dé-mhóid a leathnú go meascán dénártha agus tiúchan A a chur in iúl i dtéarmaí páirtbhrúnna agus tairisigh.

[gníomh cuardaigh]

Iompar sorptaithe á thuar

Tuartar leis an tsamhail dé-mhóid go laghdaíonn cur dara gáis sorptú ag páirtbhrú tairiseach, murab ionann agus cásanna gáis íona.

[gníomh brabhsála]

PDF á fháil

Táim ag bailiú faisnéise ar PDF ó nature.com, b’fhéidir alt níos sine le Yampol'ski, ach ag smaoineamh ar fhoinsí malartacha cosúil le stór Ollscoil Texas in Austin do shliocht téacs.

[gníomh brabhsála]

Roghanna stórais á meas

Tá sé aimsithe agam nach bhféadfadh toradh stór UT taispeáint i gceart. Tá cuardach laistigh de neamhchinnte. Nó, tá sliocht i dtorthaí [3] a chuireann síos ar mhúnla sorptaithe meascáin dé-mhóid, ag míniú éifeachtaí iomaíocha agus a leordhóthanachta i samhaltú sonraí turgnamhacha.

[gníomh cuardaigh]

An fócas á scagadh

Táim ag coigeartú mo chur chuige chun a chinntiú go ndíríonn an cuardach ar an gcomhthéacs ceart.

[gníomh cuardaigh]

Múnlaí sorptaithe a thuiscint

Táim ag mionsonrú an mhúnla sorptaithe dé-mhóid do gháis íona: tuaslagadh Henry agus líonadh micreafholús Langmuir. Do gháis mheasctha, cuirtear béim ar shorptú iomaíoch agus neamh-idéalachtaí.

[gníomh cuardaigh]

hero.epa.gov á iniúchadh

Ag smaoineamh tríd achoimre nó ábhar féideartha hero.epa.gov.

[gníomh brabhsála]

An tsamhail á scagadh

Táim ag bailiú léargas ar shorptú gáis íona agus measctha, ag smaoineamh ar fhachtóirí cosúil le hiomaíocht, plaisteachtú, agus cobhsaíocht paraiméadar. Sonraí gáis mheasctha á n-ionchorprú le haghaidh réamh-mheastacháin níos cruinne.

[gníomh brabhsála]

Dúshláin an mhúnla dé-shorptaithe á dtabhairt faoi

Bíonn tionchar ag cúpláil paraiméadar agus neamh-uathúlacht ar thuar. D’fhéadfadh easpa athruithe i riocht an pholaiméara dearmad a dhéanamh ar roinnt gnéithe.

[gníomh brabhsála]

Diall á chainníochtú

Táim ag cainníochtú intuaslagthacht neamh-idéalach CO2-CH4 in 6FDA-mPDA, ag taispeáint éifeachtaí gáis mheasctha ar intuaslagthacht. Ní hé sorptú iomaíoch an t-aon chúis le meath roghnaíochta tréscaoilteachta.

[gníomh brabhsála]

Tagairtí á n-ionchorprú

Táim ag bailiú luanna, ag díriú ar ábhair foinse oscailte cosúil le MDPI 2019 agus Vopicka 2014, chun tacú leis an bplé ar dhifríochtaí agus dhúshláin sa tsamhail dé-mhóid do shorptú gáis i seicní polaiméireacha.

[gníomh brabhsála]

Rannáin á moladh

Táim ag eagrú rannán ar shorptú gáis íona i gcomparáid le gáis mheasctha, ag iniúchadh an mhúnla sorptaithe dé-mhóid, agus ag mionsonrú dúshláin cosúil le neamhchinnteacht paraiméadar agus tuar gáis mheasctha.

Ábhar á eagrú

Táim ag díriú ar an tsamhail sorptaithe dé-mhóid, ag mionsonrú iompraíochtaí sorptaithe gáis íona agus measctha, agus ag aibhsiú príomhdhifríochtaí agus dúshlán le pointí piléir agus rannáin struchtúrtha ar mhaithe le soiléireacht.

[gníomh cuardaigh]

Luanna á roghnú

Ceart go leor, lig dom a fheiceáil. Táim ag brath ar [3], [20], [22], agus [21] mar gheall ar a léargais shoiléire ar shorptú dé-mhóid agus meascáin gháis.

Paraiméadair á mapáil

Táim ag cur ainmneacha paraiméadar le chéile chun mearbhall a sheachaint. Cloí le (k), (C_H'), agus (b) ar mhaithe le soiléireacht. Tá na cothromóidí do ghás glan agus do mheascán mionsonraithe agus formáidithe go soiléir.

Dúshláin á dtabhairt faoi

Táim ag dul i ngleic le feistiú paraiméadar il-réitigh, plaisteachtú polaiméire, agus éifeachtaí ama. Fágann na castachtaí seo go bhfuil sé casta sorptú gáis ghlain agus mheasctha a thuar.

Á chur le chéile

Táim ag struchtúrú rannán ar dhifríochtaí sorptaithe, an tsamhail dé-mhóid do gháis íona, a leathnú chuig gáis mheasctha, agus na dúshláin ghaolmhara. Is cosúil go bhfuil an dul chun cinn seo loighciúil agus éifeachtach.

Ráta Pas ar Thascanna ar Leibhéal Saineolaithe de réir Luacha Eacnamaíoch Mheasta

Ráta Pas ar Thascanna ar Leibhéal Saineolaithe de réir Uaireanta Measta

Tá luach eacnamaíoch measta an taisc níos comhghaolta leis an ráta pas ná líon na n-uaireanta a thógfadh sé ar dhuine – tá na rudaí a mheasann samhlacha deacair difriúil ó na rudaí a mheasann daoine a ídíonn am.

Teorainneacha

Osclaíonn diantaighde cumais nua shuntasacha, ach tá sé fós luath agus tá teorainneacha leis. Uaireanta is féidir leis fíricí a chumadh i bhfreagraí nó tátail mhíchearta a dhéanamh, cé go dtarlaíonn sé sin ag ráta i bhfad níos ísle ná mar a tharlaíonn le samhlacha ChatGPT atá ann cheana, de réir meastóireachtaí inmheánacha. D’fhéadfadh deacracht a bheith aige eolas údarásach a idirdhealú ó ráflaí, agus léiríonn sé laige faoi láthair i gcalabrú muiníne, ag teip go minic neamhchinnteacht a chur in iúl go cruinn. Ag an seoladh, d’fhéadfadh mionearráidí formáidithe a bheith i dtuarascálacha agus i luanna, agus d’fhéadfadh sé níos mó ama a ghlacadh ar thascanna tosú. Táimid ag súil go bhfeabhsóidh na saincheisteanna seo go léir go tapa le níos mó úsáide agus ama.

Rochtain

Tá diantaighde in ChatGPT an-dian ar acmhainn ríomhaireachta faoi láthair. Dá fhaide a thógann sé ceist a thaighde, is ea is mó ríomh tátail atá ag teastáil. Táimid ag tosú inniu le leagan atá barrfheabhsaithe d’úsáideoirí Pro, le suas le 100 ceist sa mhí. Gheobhaidh úsáideoirí Plus agus Team rochtain ina dhiaidh sin, agus Enterprise ina dhiaidh sin sin. Táimid fós ag obair ar rochtain a thabhairt d’úsáideoirí sa Ríocht Aontaithe, san Eilvéis, agus sa Limistéar Eorpach Eacnamaíoch.

Gheobhaidh gach úsáideoir íoctha teorainneacha rátaí i bhfad níos airde go luath nuair a eiseoimid leagan níos tapúla agus níos costéifeachtaí de dhiantaighde atá faoi chumhacht samhail níos lú ach a sholáthraíonn torthaí ardchaighdeáin fós.

Sna seachtainí agus míonna amach romhainn, beimid ag obair ar an mbonneagar teicniúil, ag déanamh dlúthmhonatóireachta ar an eisiúint reatha, agus ag déanamh tástála níos déine fós. Tá sé seo ag teacht lenár bprionsabal imlonnaithe atriallach. Má leanann gach seiceáil sábháilteachta de bheith ag comhlíonadh ár gcaighdeán eisiúna, táimid ag súil diantaighde a eisiúint d’úsáideoirí Plus i gceann tuairim is míosa.

Cad é an chéad chéim eile

Tá diantaighde ar fáil inniu ar ghréasán ChatGPT, agus cuirfear amach chuig aipeanna móibíleacha agus deisce é laistigh den mhí. Faoi láthair, is féidir le diantaighde rochtain a fháil ar an ngréasán oscailte agus ar aon chomhaid uaslódáilte. Sa todhchaí, beidh tú in ann nascadh le foinsí sonraí níos speisialaithe—ag leathnú a rochtana ar acmhainní bunaithe ar shíntiús nó inmheánacha—chun a aschur a dhéanamh níos láidre agus níos pearsantaithe fós.

Ag féachaint níos faide amach romhainn, samhlaímid eispéiris ghníomhacha ag teacht le chéile in ChatGPT le haghaidh taighde agus forghníomhaithe asincronaigh sa saol fíor. Cuirfidh an teaglaim de dhiantaighde, atá in ann imscrúdú ar líne asincronach a dhéanamh, agus Operator, atá in ann gníomh sa saol fíor a dhéanamh, ar chumas ChatGPT tascanna atá ag éirí níos sofaisticiúla a chur i gcrích duit.

Aguisín an 3 Feabhra, 2025: Rinneamar tástáil dhian sábháilteachta, measúnuithe ullmhachta, agus athbhreithnithe rialachais ar an leagan luath de o3 a chumhachtaíonn diantaighde, agus d’aithníomar é mar riosca Meánach⁠(osclaíonn i bhfuinneog nua). Rinneamar tástáil sábháilteachta bhreise freisin chun tuiscint níos fearr a fháil ar na rioscaí incriminteacha a bhaineann le cumas diantaighde an gréasán a bhrabhsáil, agus chuireamar maoluithe nua leis. Leanfaimid orainn ag tástáil go críochnúil agus ag faire go géar ar an eisiúint theoranta reatha. Roinnfimid ár léargais agus cosaintí sábháilteachta do dhiantaighde i gcárta córais nuair a leathnóimid rochtain chuig úsáideoirí Plus.

Fonótaí

1
Fuair muid amach gur sceitheadh freagraí bunfhírinneacha an tacair sonraí seo go forleathan ar líne agus chuireamar bac dá réir ar roinnt suíomhanna gréasáin nó URLanna chun meastóireacht chothrom ar an tsamhail a chinntiú.

Údair

OpenAI

Ceannairí Taighde

Isa Fulford, Zhiqing Sun

Rannchuiditheoirí Bunúsacha

Alex Tachard Passos, Alexandra Barr, Allison Tam, Charlotte Cole, Hyung Won Chung, Jason Wei, Jon Blackman, Scott Mayer McKinney, Valerie Qi

Príomhrannchuiditheoirí

Taighde

Elaine Ya Le, Eric Mitchell, Eric Wallace, Hyung Won Chung, Ignasi Clavera, Leo Liu, Lorenz Kuhn, Louis Feuvrier, Max Schwarzer, Saachi Jain, Scottie Yan, Shunyu Yao, Vitchyr Pong

Imscaradh

Carpus Chang, Harry Zhao, Joseph Trasatti, Joshua Dickens, Matt Kaufer, Mike Trpcic, Minnia Feng, Neel Ajjarapu, Peter Vidani, Sean Fitzgerald

Rannchuiditheoirí

Taighde

Ahmed El-Kishky, AJ Ostrow, Alexander Wei, Andrei Gheorghe, Andrew Kondrich, Andrey Mishchenko, Anuj Nair, Behrooz Ghorbani, Brydon Eastman, Chak Li, Foivos Tsimpourlas, Francis Song, Giambattista Parascandolo,Gildas Chabot, Hessam Bagherinezhad, Haitang Hu, Hongyu Ren, Henry Aspegren, Hunter Lightman, Ilya Kostrikov, Ilge Akkaya, James Lennon, Jean Harb, Jonathan Ward, Kai Chen, Katy Shi, Kevin Liu, Kevin Yu, Manuka Stratta, Marvin Zhang, Mengyuan Yan, Mostafa Rohaninejad, Noam Brown, Phoebe Thacker, Raz Goan, Reah Miyara, Spencer Papay, Taylor Gordon, Wenda Zhou, Wenlei Xie, Yash Patil, Yann Dubois, Youlong Cheng, Yushi Wang, Wyatt Thompson

+ gach rannchuiditheoir le o3.

Córais Sábháilteachta

Adam Kalai, Alex Beutel, Andrea Vallone, Andy Applebaum, David Robinson, Elizabeth Proehl, Evan Mays, Grace Zhao, Irina Kofman, Jason Phang, Joaquin Quinonero Candela, Joel Parish, Kevin Liu, Kristen Ying, Lama Ahmad, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michele Wang, Miles Wang, Phillip Guo, Olivia Watkins, Owen Campbell-Moore, Patrick Chao, Sam Toizer, Samuel Miserendino, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tina Sriskandarajah, Troy Peterson, Yaodong Yu, Yunyun Wang

Imscaradh

Adam Koppel, Adam Wells, Adele Li, Andy Applebaum, Andrey Malevich, Andrew Duberstein, Andrew Howell, Anton Tananaev, Ashley Tyra, Brandon Walkin, Bryan Ashley, Cary Bassin, Cary Hudson, Cory Decareaux, Cristina Scheau, Derek Chen, Dibya Bhattacharjee, Drea Lopez, Eric Antonow, Eric Burke, Filippo Raso, Fotis Chantzis, Freddie Sulit, Harris Cohen, Heather Whitney, Jay Dixit, Jeffrey Han, Jen Robinson, Jessica Shieh, Joel Parish, Kan Wu, Kevin Gladstone, Kshitij Wadhwa, Leo Vandriel, Leyton Ho, Liang Chen, Madeline Christian, Mamie Rheingold, Matt Jones, Michelle Fradin, Mike McClay, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Niko Felix, Patrick Delaney, Paul McMillan, Philip Pronin, Rodrigo Riaza Perez, Samuel Miserendino, Scott Ethersmith, Steven Baldwin, Thomas Dimson, Tomo Hiratsuka, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yining Chen

Ceannaireacht

Akshay Nathan, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Jerry Tworek, Johannes Heidecke, Josh Tobin, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Nick Turley, Sam Altman, Wojciech Zaremba