Mudell ta’ OpenAI solva l-problema tad-distanza ta’ unità li ilha miftuħa 80 sena, ċaħad konġettura ewlenija fil-ġeometrija diskreta u mmarka pass importanti fil-matematika mmexxija mill-AI.

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

Qed noħorġu sottogrupp ta’ SWE-bench validat mill-bniedem li jevalwa b’mod aktar affidabbli l-kapaċità tal-mudelli tal-IA li jsolvu kwistjonijiet ta’ software fid-dinja reali.

OpenAI u l-Laboratorju Nazzjonali ta’ Los Alamos qed jaħdmu biex jiżviluppaw evalwazzjonijiet tas-sikurezza biex jivvalutaw u jkejlu l-kapaċitajiet bijoloġiċi u r-riskji assoċjati ma’ mudelli fruntiera.

Qed inħabbru GPT-4 Omni, il-mudell flagship il-ġdid tagħna li jista’ jagħmel raġunament fuq awdjo, viżjoni u test f’ħin reali.

Ħloqna GPT-4, l-aħħar pass importanti fl-isforz ta’ OpenAI biex teskala l-apprendiment profond. GPT-4 huwa mudell multimodali kbir (jaċċetta inputs ta’ immaġni u test, u joħroġ outputs ta’ test) li, għalkemm inqas kapaċi mill-bnedmin f’ħafna xenarji tad-dinja reali, juri prestazzjoni fil-livell tal-bniedem fuq diversi benchmarks professjonali u akkademiċi.

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.