OpenAI のモデルが、約80年にわたり未解決だった単位距離問題を解決し、離散幾何学の主要な予想を覆しました。これは AI が切り拓く数学研究における重要な節目です。

We’ve simplified, stabilized, and scaled continuous-time consistency models, achieving comparable sample quality to leading diffusion models, while using only two sampling steps.

現実のソフトウェアの問題を解決する AI モデルの能力をより確実に評価できるよう、SWE-bench の人間による検証サブセットをリリースします。

OpenAI とロスアラモス国立研究所は、フロンティアモデルに関連する生物学的能力とリスクを評価・測定するための安全性評価の開発に取り組みます。

当社は、音声、視覚情報、テキストをリアルタイムで一括で論理的に思考・出力できる新しいフラッグシップモデル、GPT-4 Omni を発表します。

OpenAI におけるディープラーニングのスケール拡大の取り組みにおいて、最新のマイルストーンとなるのが GPT-4 です。画像とテキストの両方を入力として受け取り、テキストを出力する大規模なマルチモーダルモデルです。現実世界の多くの場面では人間に及ばないものの、専門的・学術的なさまざまなベンチマークで人間並みのパフォーマンスを発揮します。

We built a neural theorem prover for Lean that learned to solve a variety of challenging high-school olympiad problems, including problems from the AMC12 and AIME competitions, as well as two problems adapted from the IMO.