OpenAI ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੇ 80 ਸਾਲ ਪੁਰਾਣੀ ਇਕਾਈ ਦੂਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਦਿੱਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਛਿੰਨ ਜਿਆਮਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਅਤੇ AI-ਚਲਿਤ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਦਰਜ ਹੋਇਆ।

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

ਅਸੀਂ SWE-bench ਦਾ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੁਸ਼ਟੀਕ੍ਰਿਤ subset ਜਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ.

OpenAI ਅਤੇ Los Alamos National Laboratory ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਜ਼ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜੈਵਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਅੰਕਲਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਅਸੀਂ GPT-4 Omni ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਸਾਡਾ ਨਵਾਂ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ ਜੋ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ, ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਅਸੀਂ GPT-4 ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹੈ. GPT-4 ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਹੈ (ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁੱਟ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ) ਜੋ ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਈ ਅਸਲ-ਦੁਨਿਆ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ.

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.