Рассуждающий ИИ от OpenAI: Обзор Моделей o1, Демо и Сравнение с GPT-4

В этом видео разбираем новую серию моделей OpenAI o1, созданных специально для сложных задач, требующих рассуждений. Узнаете, как работает механизм "Chain-of-Thought" (цепочка мыслей), чем o1 отличается от GPT-4 и когда их лучше использовать вместе.

00:00 - Вступление и план лекции
02:20 - Концепция OpenAI o1: "Думай прежде чем говорить", специализация на задачах
03:57 - Модели o1: Preview и Mini
04:44 - Как работает Chain-of-Thought: Пример, токены рассуждений vs выходные
06:48 - Ограничения бета-версии o1
07:59 - Рекомендации по промптингу для o1
10:23 - Сравнение o1 vs GPT-4: Когда и как использовать
13:21 - Демо 1: Начало - Генерация и улучшение рутин для AI-агентов
13:31 - Демо 1: Постановка задачи и архитектура
16:55 - Демо 1: Генерация первой рутины (o1 Mini)
19:15 - Демо 1: Оценка производительности (Evals)
21:02 - Демо 1: Улучшение рутины через метапрограммирование (o1)
25:00 - Демо 2: Начало - Планирование логистики
25:08 - Демо 2: Постановка задачи и архитектура (o1 + GPT-4)
26:08 - Демо 2: Генерация и выполнение плана (Интерфейс, шаги)
30:00 - Демо 2: Обзор кода и промптов
33:31 - Демо 2: Идея расширения - База данных планов
35:26 - Гость Sourcegraph: Представление и кейс Cody
38:04 - Демо Sourcegraph: Использование o1 и GPT-4 для работы с кодом
45:39 - Q&A: Ответы на вопросы (Начало сессии)
46:06 - Q&A: Передача сложных правил без system prompt
47:32 - Q&A: Оценка использования токенов o1
48:24 - Q&A: Целевая точность при оценке (Evals)
50:36 - Q&A: Доступность цепочки рассуждений (Аудит, объяснимость)
52:50 - Q&A: Сравнение o1 и GPT-4 в задачах "иголка в стоге сена"