OpenAI о ускорении исследований с помощью агентов
OpenAI выложили блогпост о том, как агенты ускоряют рисерч в компании.
Они заявляют, что достигли цели, которую ставили прошлой осенью, а именно: иметь к сентябрю 2026 года «автоматизированного исследователя-стажера», то есть систему, способную выполнять четко поставленные исследовательские задачи, включая те, что заняли бы у квалифицированного спеца несколько дней.
Кроме того, на момент середины августа в OpenAI:
- Медианный исследователь ежедневно тратит на агентов более $600 в день по API-ценам. У 90-го перцентиля уже больше $7000 токенов в день.
- На каждый рабочий день человека приходится примерно 3.1 «агенто-рабочих дня» (еще в июне суммарное время работы агентов было меньше, чем суммарные человеко-часы).
- Активно растет число экспериментов на одного активного экспериментатора и success rate агентов по нескольким разрядам сложности (сложность оценивается как время, которое задача заняла бы у человека).
В посте OpenAI также потребовали, чтобы такая практика шеринга прогресса стала обязательной для всех компаний отрасли. По их словам, дело идет к полноценому рекурсивному самоулучшению (RSI), и общественность должна иметь возможность это отслеживать и обсуждать.
Почему это важно
АналитикаЭтот подход может значительно повысить эффективность исследований, позволяя ученым сосредоточиться на более сложных задачах, в то время как агенты выполняют рутинные работы. Это также может способствовать большей прозрачности и сотрудничеству в отрасли.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
JSON — структурированные данные для программ, API и AI-агентов
Полное практическое руководство по формату JSON: синтаксические правила, сериализация через parse/stringify, работа с REST API, валидация по JSON Schema и структурированный вывод для ИИ.
Четыре совета по резюме от руководителя направления прикладного ИИ-разработки в OpenAI
Вульфи Бейн, руководитель направления прикладной ИИ-разработки в OpenAI, назвал четыре правила резюме: краткость, релевантность, акцент на результатах и вынос важных достижений на начало.
Codex Skills для начинающих: автоматизация рабочих сценариев ИИ-агента
Практическое руководство по созданию и использованию Skills в Codex: анатомия SKILL.md, явная и авто-активация, разница между навыками, скриптами и тулами, Skills API и настройка безопасности.
Сэм Альтман переименовал аккаунт в X в Ram Altman
Сэм Альтман изменил отображаемое имя своего аккаунта в X на Ram Altman.