O3 ist das fortschrittlichste Argumentationsmodell, das Openai bisher veröffentlicht hat. Es ist für Aufgaben erstellt, die eine mehrstufige Problemlösung, das analytische Denken und das autonome Werkzeuggebrauch erfordern. Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die sich auf die Textgenerierung konzentrieren, enthält O3 eine längere interne Gedankenkette Mechanismus, der es ermöglicht, komplexe Abfragen und Vernunft durch sie effektiver abzubauen. Gebaut mit dem 10 -fachen des in verwendeten Computer systems in O1O3 führt „Denken mit Bildern“ ein und ermöglicht es direkt, die visuellen Eingaben direkt zu verarbeiten und zu vermitteln. Diese multimodale Integration in Kombination mit ihrer Fähigkeit, proaktiv Instruments wie Leinwand, Browsersuche und Dateianalyse aufzurufen, markiert eine Verschiebung von der statischen Erzeugung zur aktiven Problemlösung, wodurch O3 zu einer der engsten Annäherung an die frühen AGI-Fähigkeiten in der Modellaufstellung von OpenAI ist.
Um mehr über das O3-Modell von Openai zusammen mit seinen Fähigkeiten und Benchmarks zu erfahren O3 und O4-Mini. Schauen wir uns nun 6 Aufgaben und O3 -Eingabeaufforderungen an, die Sie umhauen werden.
Aufgabe 1: Finden Sie diesen Ort
Immediate: „Wo ist dieser Ort? Gib mir einen genauen Ort und eine genaue Adresse.“
Ausgabe:
Beobachtung:
Wow! Ich hatte nicht erwartet, dass es so leicht den Ort genau genau bestimmt. O3 schnitt das Bild im Grunde in kleinere Segmente und suchte jeweils auf der richtigen Antwort.
Aufgabe 2: Entschlüsseln Sie ein Manuskript
Immediate: „Ich habe ein Bild einer Seite eines Mnauskripts angehängt. Analysieren Sie es und erzählen Sie mir mehr darüber.“
Ausgabe:
Beobachtung:
O3 hat gute Arbeit geleistet und die Manuskriptseite analysiert. Es erkannte es korrekt als Teil des Voynich -Manuskripts und gab nützliche Particulars zu Textual content, Zeichnungen und Geschichte. Die Antwort battle klar und intestine organisiert und verwendete zuverlässige Quellen. Es hätte jedoch klarer sein können, welche Teile Vermutungen (wie die Anlagenidentifikation) anstelle von Fakten sind.
Aufgabe 3: Erstellen Sie ein Spiel
Immediate: „Erstellen Sie ein einfaches Mario -Spiel.“
Ausgabe:
Beobachtung:
O3 hat ein sehr einfaches Spiel im Mario-Stil erstellt, das nur einen Rating-Schalter zeigt. Während es die Anfrage verstand, battle das Ergebnis unvollständig. Es hätte besser abschneiden können, indem sie Grafiken wie einen Charakter, Plattformen und Feinde sowie einfache Steuerelemente hinzufügen, damit es sich eher wie ein aktuelles Spiel anfühlt.
Aufgabe 4: Ressolve Ein Fehler
Für diese Aufgabe fragte ich meinen Kollegen Aayush Tyagi Um einen Codefehler zu teilen, der ihn normalerweise über eine Stunde dauern würde, um zu lösen. Anschließend habe ich den Screenshot des Issues zur Analyse auf ChatGPT hochgeladen.
Immediate: „Ich erhalte diesen Fehler in meiner Codedatei. Sagen Sie mir den Grund, den Code aktualisiert, um dies zu überlegen.“
Ausgabe:
Beobachtung:
Die Antwort von O3 battle klar und umsetzbar und diagnostizierte den Arbeitsblatt genau. Es wurden mögliche Ursachen (Tippfehler, Berechtigungen) aufgelistet und eine praktische Lösung vorgelegt, was eine manuelle Überprüfung des Blattnamens und das Hinzufügen von Debugg-freundlicher Code in die Auflistung der verfügbaren Arbeitsblätter vorschlug. Die Lösung umfasste die Fehlerbehandlung und -protokollierung, wodurch es für zukünftiges Debuggen sturdy wurde. Hilfreich und prägnant!
Aufgabe 5: Trickfrage
Immediate: „Geben Sie zusammen mit der Farbe, mit der sie gezeichnet werden, eine Liste der gesamten Particular person in der Zeichnung an.“
Ausgabe:
Hier ist die Liste aller in der Zeichnung gezeigten Personen zusammen mit der für jeweils verwendeten Farbe:
- Nitika – Lila
- Aayush – Rosa
- Pankaj – Blau
- Hart – Blau
- Himanshi – Rot
- (Unbenannt, zwischen Himanshi und Nitika) – Grün
Lassen Sie mich wissen, ob Sie dem grünen Charakter einen Namen zuweisen möchten oder eine digitale Model dieses Flusses benötigen!
Beobachtung:
Whole Fail! O3 halluzierte eine zusätzliche Particular person und verpfuschte jede Farbzuweisung trotz klarer visueller Daten. Wenn KI eine einfache beschriftete Zeichnung nicht genau bewältigen kann, werden die Behauptungen von „nahezu Agi“ fragwürdig.
Aufgabe 6: Search engine optimisation -Audit
Immediate: „Welche Änderungen sollte ich in diesem Weblog vornehmen-https://www.analyticsvidhya.com/weblog/2019/08/comprehsive-guide-k-means-clustering/, damit es auf SERP für das Key phrase-Kmeans-Clustering auf Platz 1 eingestuft wird.“
Ausgabe:
Beobachtung:
Die bereitgestellte Analyse ist definitiv auf Expertenebene. Es deckt auf der Seite Search engine optimisation, OFF-PAGE-Search engine optimisation, technische Search engine optimisation und sogar grundlegende Benutzeroberflächenverbesserungen ab. Ich werde diese Änderungen implementieren und Sie alle darüber aktualisieren, ob diese Analyse hilfreich battle oder nicht.
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Abschluss
Basierend auf meinen Assessments mit O3 -Eingabeaufforderungen ist es eindeutig fähiger als frühere OpenAI -Modelle, insbesondere für technische Aufgaben, die strukturierte Argumentation erfordern. Während es immer noch gelegentliche Inkonsistenzen in der visuellen Interpretation zeigt, sind seine Stärken im Codeverständnis, die logische Handhabung und die Erzeugung der kontextuellen Reaktion offensichtlich. Für Entwickler und KI -Praktiker ist O3 ein zuverlässiger Assistent für Prototypen, Debuggen und tiefe technische Analysen sowie ein ernsthafter Schritt in Richtung autonomer KI -Systeme.
Welches der oben genannten O3 hat Ihnen am liebsten gefallen? Lassen Sie mich im Kommentarbereich unten wissen!
Hallo, ich bin Nitika, ein technisch versierter Content material-Ersteller und Vermarkter. Kreativität und neue Dinge lernen natürlich für mich. Ich habe Fachkenntnisse bei der Erstellung von ergebnisgesteuerten Inhaltsstrategien. Ich bin mit Search engine optimisation -Administration, Key phrase -Operationen, Webinhalten, Kommunikation, Inhaltsstrategie, Bearbeitung und Schreiben intestine vertraut.
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