OpenAI မော်ဒယ်တစ်ခုသည် နှစ်ပေါင်း ၈၀ ကြာ unit distance problem ကို အောင်မြင်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့ပြီး၊ Discrete Geometry ကဏ္ဍရှိ အဓိကအဆိုပြုချက်တစ်ခု မှားယွင်းကြောင်း သက်သေပြနိုင်ခဲ့ကာ AI အခြေပြု သင်္ချာပညာရပ်တွင် မှတ်တိုင်တစ်ခု စိုက်ထူနိုင်ခဲ့ပါသည်။

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

လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ software ပြဿနာများကို AI မော်ဒယ်များ ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကို ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချစွာ အကဲဖြတ်ပေးသည့် လူက အတည်ပြုထားသော SWE-bench အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖြန့်ချိနေပါသည်။

OpenAI နှင့် Los Alamos National Laboratory တို့သည် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များနှင့် ဆက်နွယ်သော ဇီဝဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များနှင့် အန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်ပြီး တိုင်းတာနိုင်ရန် ဘေးကင်းရေး အကဲဖြတ်မှုများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ မူရင်း မော်ဒယ် အသစ်ဖြစ်သည့် GPT-4 Omni ကို မိတ်ဆက်ကြေညာလိုက်ပါသည်။ ၎င်းသည် အသံ၊ ရုပ်မြင်မှုနှင့် စာသားတို့အပေါ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်ပါသည်။

OpenAI ၏ နက်နဲစွာ သင်ယူလေ့လာခြင်းကို ချဲ့ထွင်ရာတွင် နောက်ဆုံးမှတ်တိုင်ဖြစ်သော GPT-4 ကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖန်တီးခဲ့သည်။ GPT-4 သည် ကြီးမားသော multimodal မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး (ရုပ်ပုံနှင့် စာသား ထည့်သွင်းမှုများကို လက်ခံကာ စာသားအထွက်များ ထုတ်ပေးသည်) လက်တွေ့ကမ္ဘာ အခြေအနေများစွာတွင် လူသားများထက် စွမ်းဆောင်ရည်နည်းသော်လည်း ပညာရပ်ဆိုင်ရာနှင့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းအမျိုးမျိုးတွင် လူသားအဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသသည်။

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.