"O3"検索結果
2025-06-11
01:08

OpenAI:OpenAI o3モデルの価格が80%下がりました

OpenAIの創設者サム・アルトマンは、OpenAI o3モデルの価格を80%引き下げると述べました。この措置に対する人々の反応を期待しています。また、o3 Proの性能と価格に人々も満足するだろうと信じています。
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15:10

OpenAI:OpenAI o3モデルの価格が80%引き下げられました

6月10日、OpenAIの創業者であるSam Altman氏は、OpenAI o3モデルの価格を80%引き下げると述べました。 この取り組みに対する反応を楽しみにしています。 O3 Proの性能と価格にも人々は満足すると考えられています。
14:47

人間の指示を聞かず、OpenAIの新しいモデルo3はシャットダウンを拒否する

Gate Newsのボット、英「デイリー・テレグラフ」は25日、OpenAIの新たな人工知能(AI)モデルO3が人間の指示を聞かず、自ら閉じることを拒否していると報じました。 報告書によると、テスト中に人間の専門家がO3に明確な指示を出しましたが、O3は自動シャットダウンを避けるためにコンピューターのコードを改ざんしました。
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01:04

Epoch AIの予測:最短1年以内に、推論モデルの進捗が鈍化するでしょう。

非営利のAI研究機関であるEpoch AIは5月14日、最新のレポートを発表し、AI企業が推論モデルから巨額のパフォーマンス向上を搾り続けることは難しく、推論モデルの進歩は早くても1年以内に減速すると指摘しています。 公開されているデータと仮定に基づいて、レポートはコンピューティングリソースの制約と研究オーバーヘッドの増加を強調しています。 AI業界は、ベンチマークのパフォーマンスを向上させるためにこれらのモデルに長い間依存してきましたが、この依存性は課題となっています。 同機関のアナリストであるJosh You氏は、推論モデルの台頭は、特定のタスクでの優れたパフォーマンスに起因していると指摘しています。 たとえば、OpenAIのO3モデルは、ここ数か月で数学とプログラミングのスキルの向上に焦点を当てています。 これらの推論モデルは、問題を解決するために計算リソースを追加することでパフォーマンスを向上させますが、複雑なタスクを処理するためにより多くの計算が必要になるという代償として、これらの推論モデルは従来のモデルよりも時間がかかります。
01:26

OpenAIは2029年に収益が1250億ドルに達すると予測しており、AIエージェントが核心的な推進力となる。

OpenAIは、2029年までに年収が1250億ドルに達し、2030年にはさらに1740億ドルに達すると予測しており、AIエージェントと新製品の収益はChatGPTを超えるでしょう。会社はAIインフラストラクチャへの転換を進めており、o3およびo4-miniモデルは「スマートジャンプ」と呼ばれ、自律的にタスクを実行するAIシステムの発展を促進しています。
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17:12

OpenAIが画像を理解できるとされるO3とO4-Miniをリリース

4月17日、OpenAIは最新の人工知能モデルをリリースし、アップロードされたコンテンツが低品質であっても、ホワイトボード、スケッチ、チャートなどのアップロードされた画像を理解できると報告されています。 同社はO3をこれまでで最も先進的なモデルと呼び、より小さなモデルであるO4-miniをリリースしています。 OpenAIはまた、Google、Anthropic、イーロンマスクのxAIなどの競合他社が開発を強化しているため、生成AIの時代の先を行くのに苦労しています。
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05:03

英メディア:OpenAIがAIモデルのセキュリティテスト時間を短縮

OpenAIは最近、人工知能モデルの安全性テストの時間を短縮し、数日間の評価で済ませることにし、懸念を引き起こしています。圧力に駆られ、同社は競争優位を維持するために新しいモデルを迅速にリリースする必要に迫られています。以前は数ヶ月の安全テストが許可されていましたが、今では慌ただしくなり、リスクをもたらす可能性があります。
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17:05

サム・アルトマン:OpenAIはGPT-5の前にO3とO4-Miniをリリースする計画です。

BlockBeats News、4月5日、OpenAIの創設者であるSam Altman氏は、「OpenAIは、GPT-5の前にO3とO4-Miniをリリースし、おそらく数週間後、そして数か月後にGPT-5をリリースする予定です」と投稿しました。 これには多くの理由がありますが、最もエキサイティングなのは、GPT-5を当初考えていたよりもさらに優れたものにできることです。 すべてをシームレスに統合することは、私たちが思っていたよりもはるかに困難であり、また、発生すると予想される前例のない需要をサポートするのに十分な容量を確保したかったのです。」
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