OpenAI-ის მოდელმა გადაჭრა 80 წლის წინ დასმული ერთეულოვანი მანძილის ამოცანა, უარყო დისკრეტულ გეომეტრიაში მნიშვნელოვანი ჰიპოთეზა და AI-ზე დაფუძნებულ მათემატიკაში მნიშვნელოვანი ეტაპი მონიშნა.

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

ვუშვებთ SWE-bench-ის ადამიანების მიერ დადასტურებულ ქვეჯგუფს, რომელიც უფრო სანდოდ აფასებს AI მოდელების უნარს, გადაჭრან რეალური პროგრამული პრობლემები.

OpenAI და ლოს-ალამოსის ეროვნული ლაბორატორია მუშაობენ უსაფრთხოების შეფასებების შემუშავებაზე, რათა შეაფასონ და გაზომონ მოწინავე მოდელებთან დაკავშირებული ბიოლოგიური შესაძლებლობები და რისკები.

გაცნობებთ GPT-4 Omni-ს, ჩვენს ახალ ფლაგმანურ მოდელს, რომელსაც რეალურ დროში შეუძლია აუდიოს, ხედვისა და ტექსტის ფარგლებში მსჯელობა.

ჩვენ შევქმენით GPT-4, OpenAI-ის სიღრმისეული სწავლების მასშტაბირების ძალისხმევის უახლესი ეტაპი. GPT-4 დიდი მულტიმოდალური მოდელია (იღებს სურათისა და ტექსტის შეყვანებს, გამოსცემს ტექსტურ შედეგებს), რომელიც, მიუხედავად იმისა, რომ ბევრ რეალურ სცენარში ადამიანებზე ნაკლებად უნარიანია, სხვადასხვა პროფესიულ და აკადემიურ ბენჩმარკზე ადამიანის დონის წარმადობას აჩვენებს.

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.