OpenAI про прискорення досліджень за допомогою агентів
OpenAI опублікували блогпост про те, як агенти прискорюють дослідження в компанії.
Вони заявляють, що досягли мети, яку ставили минулої осені, а саме: мати до вересня 2026 року «автоматизованого дослідника-стажера», тобто систему, здатну виконувати чітко поставлені дослідницькі завдання, включаючи ті, що зайняли б у кваліфікованого спеціаліста кілька днів.
Крім того, на момент середини серпня в OpenAI:
- Медіанний дослідник щодня витрачає на агентів понад $600 на день за API-цінами. У 90-му перцентилі вже більше $7000 токенів на день.
- На кожен робочий день людини припадає приблизно 3.1 «агенто-робочих днів» (ще в червні сумарний час роботи агентів був меншим, ніж сумарні людино-години).
- Активно зростає кількість експериментів на одного активного експериментатора та успішність агентів за кількома категоріями складності (складність оцінюється як час, який задача зайняла б у людини).
У пості OpenAI також вимагали, щоб така практика обміну прогресом стала обов'язковою для всіх компаній галузі. На їхню думку, справа йде до повноцінного рекурсивного самоудосконалення (RSI), і громадськість повинна мати можливість це відстежувати та обговорювати.
Чому це важливо
АналітикаЦей підхід може значно підвищити ефективність досліджень, дозволяючи вченим зосередитися на більш складних завданнях, в той час як агенти виконують рутинні роботи. Це також може сприяти більшій прозорості та співпраці в галузі.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів
Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.
Чотири поради щодо резюме від керівника напрямку прикладного ШІ в OpenAI
Керівник напрямку прикладної розробки ШІ в OpenAI Вульфі Бейн назвав чотири ключові правила резюме: стислість, релевантність, акцент на результатах і правильний порядок досягнень.
AI Radar: GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon, Mistral Large 4 і зміни тарифів OpenAI та Anthropic
Огляд свіжих новин AI: оновлення великих мовних моделей, зміни підписок OpenAI та Anthropic, а також нові world-моделі, відеогенератори й корпоративні фінансові деталі.
Codex Skills для початківців: як автоматизувати робочі сценарії ШІ-агента
Практичний посібник зі створення та використання Skills у Codex: анатомія SKILL.md, явна та авто-активація, різниця між навичками, скриптами й тулами, Skills API та налаштування меж безпеки.