OpenAIはo3の価格を80％削減し、より強力なo3-proをリリースしました。早期アクセス後、著者はo3-proがo3よりもはるかに賢いことを発見しましたが、単純なテストではその強みは示されません。o3-proは、特に十分なコンテキストがあれば、複雑なタスクに優れており、詳細な計画と分析を生成します。著者は、現在の評価方法はo3-proには不十分であり、将来は人間、外部データ、および他のAIとの統合に重点を置くべきだと主張しています。
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この記事では、Ben Hylak氏がo1を当初嫌っていたことから、重要なタスクに毎日使うようになるまでの過程を詳述しています。彼は、o1が従来のチャットモデルではなく、「レポートジェネレーター」として機能することを発見しました。o1を効果的に使うには、広範なコンテキストを提供し、目標を明確に定義し、その長所と短所を理解することが重要です。o1は、一度に完全なファイルを生成すること、幻覚を減らすこと、複雑な概念を説明すること、医療診断を行うことなどに優れています。しかし、特定の書き方のスタイルを模倣したり、完全なアプリケーションを構築することには苦労します。著者は、o1の効率を向上させるためのヒントや、o1のような高レイテンシAI製品の設計に関する提案を共有しています。
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Latent Spaceは、2025年のAIエンジニア向けに厳選された読書リストを発表しました。大規模言語モデル、ベンチマーク、プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント、コード生成、ビジョン、音声、拡散モデル、ファインチューニングの10分野を網羅し、約50本の論文やブログ記事が含まれています。このリストは、AIエンジニアが強固な基盤を築き、実践的なスキルを習得するのに役立つように設計されています。論文を単にリストアップするのではなく、著者らは文脈と説明、補足的なリソース、コミュニティサポートを提供しています。
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