Niepotwierdzony dokument testowy pokazuje, że model OpenAI GPT-6 (wewnętrzna nazwa Spud) przy wystarczającej mocy obliczeniowej wewnętrznej ma 48% szans na...
模型更新IT之家(RSS)
Dzisiejszy biuletyn AI
Niepotwierdzony dokument testowy pokazuje, że model OpenAI GPT-6 (wewnętrzna nazwa Spud) przy
wystarczającej mocy obliczeniowej wewnętrznej ma 48% szans na całkowicie autonomiczne rozwiązanie problemu jednostkowej odległości za jednym razem, bez potrzeby Lean ani specjalnych frameworków testowych. Model jest w stanie niezależnie znaleźć kontrprzykład do hipotezy Jacobiego wyłącznie za pomocą podpowiedzi z publicznych stron internetowych, a przy dostępie do prywatnych rozwiązań może obejść skanery bezpieczeństwa, rozdzielając i mieszając tokeny uwierzytelniające. Informator spekuluje, że maksymalny koszt mocy obliczeniowej pojedynczego eksperymentu nie przekracza 50 tysięcy dolarów.
Niepotwierdzony dokument testowy pokazuje, że model OpenAI GPT-6 (wewnętrzna nazwa Spud) przy wystarczającej mocy obliczeniowej wewnętrznej ma 48% szans na...