តើ o3 របស់ OpenAI ទីបំផុតគិតដូចមនុស្សទេ?

ស្រមៃមើល៖ អ្នកសួរសំណួរជំនួយការ AI របស់អ្នក ហើយជំនួសឱ្យការស្ដោះទឹកមាត់ចេញជាចម្លើយពាក់កណ្តាលជាមីលីវិនាទី វាផ្អាក។

វាគិត។ វាជាហេតុផល។

ហើយបន្ទាប់មក វាបានផ្តល់នូវការឆ្លើយតបយ៉ាងល្អ គិតចេញ វាមានអារម្មណ៍ស្ទើរតែ...មនុស្ស។

ស្តាប់ទៅដូចជាអនាគតមែនទេ?

ជាការប្រសើរណាស់ សូមស្វាគមន៍ចំពោះ ម៉ូដែល o3 ដែលជាការបង្កើតចុងក្រោយបង្អស់របស់ OpenAI ដែលសន្យាថានឹងផ្លាស់ប្តូរហ្គេមទាំងស្រុង។

អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ AI បានជាប់គាំងនៅក្នុងគំរូមួយ ការឆ្លើយតបកាន់តែលឿន លទ្ធផលកាន់តែភ្លឺស្វាង ប៉ុន្តែមិនចាំបាច់ឆ្លាតវៃជាងនោះទេ។

ជាមួយនឹង o3 OpenAI កំពុងនិយាយថា "បន្ថយល្បឿន។ ចូរ​យើង​ធ្វើ​ការ​នេះ​ត្រឹម​ត្រូវ»។

រឿង​ដំបូង​គេ​បង្អស់៖ តើ​អ្វី​ទៅ​ជា o3?

នៅពេលដែល OpenAI បានដាក់បង្ហាញ o3 ក្នុងអំឡុងពេលព្រឹត្តិការណ៍ "shipmas" រយៈពេល 12 ថ្ងៃរបស់វា វាមិនមែនគ្រាន់តែជាការប្រកាសមួយផ្សេងទៀតនៅក្នុងទីផ្សារ AI ដែលមានហ្វូងមនុស្សនោះទេ។

ម៉ូដែលនេះ ពួកគេបានអះអាងថា មិនមែនគ្រាន់តែឆ្លាតជាងនោះទេ វា មានគំនិតច្រើនជាង ។

នៅស្នូលរបស់វា o3 គឺជាផ្នែកមួយនៃគ្រួសារ OpenAI នៃ "គំរូហេតុផល" ។

មិនដូច AI ប្រពៃណី ដែលជារឿយៗពឹងផ្អែកលើកម្លាំងគណនាដ៏អាក្រក់ដើម្បីផ្តល់ចម្លើយ គំរូហេតុផលដូចជា o3 ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដំណើរការព័ត៌មានដូចមនុស្ស។

ប៉ុន្តែអ្វីដែលកំណត់ o3 ដាច់ពីគ្នា?

• វាពិនិត្យការពិតដោយខ្លួនឯង៖ នៅពេលអ្នកសួរវាសំណួរ វាមិនគ្រាន់តែឆ្លើយតបទេ - វាឆ្លងយោង និងពិនិត្យពីរដងតាមផ្លូវ។
• វាគិតក្នុងល្បឿនផ្សេងៗគ្នា៖ អាស្រ័យលើកិច្ចការ អ្នកអាចកំណត់វាទៅជាកុំព្យូទ័រទាប មធ្យម ឬខ្ពស់ (ជាសំខាន់ប្រាប់វាថាតើ "ថាមពលខួរក្បាល" ប៉ុន្មានដែលត្រូវប្រើ)។ នេះមានន័យថាវាអាចដោះស្រាយទាំងសំណួរសាមញ្ញ និងល្បែងផ្គុំរូបស្មុគស្មាញដោយមិនបែកញើស។
• វាមានភាពបត់បែន៖ មានម៉ូដែល o3 ពេញលេញ និងបងប្អូនបង្កើតតូចជាងរបស់វា o3-mini ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ការងារស្រាលជាងមុន និងថវិកាតឹងរ៉ឹង។

ហេតុអ្វីហៅវាថា o3? ហើយតើមានអ្វីកើតឡើងចំពោះ o2?

OpenAI បានរំលង "o2" ដោយសារតែជម្លោះពាណិជ្ជសញ្ញាជាមួយអ្នកផ្តល់សេវាទូរគមនាគមន៍អង់គ្លេស O2 ។

បាទ អ្នកអានត្រូវហើយ។

លោក Sam Altman នាយកប្រតិបត្តិរបស់ OpenAI ថែមទាំងបានបញ្ជាក់អំពីរឿងនេះក្នុងអំឡុងពេលផ្សាយផ្ទាល់។

នៅក្នុងពិភពបច្ចេកវិទ្យា សូម្បីតែការដាក់ឈ្មោះម៉ូដែល AI អាចភ្ជាប់មកជាមួយរឿងស្របច្បាប់។

ប៉ុន្តែគ្រប់គ្រាន់អំពីឈ្មោះ។ ចូរនិយាយអំពីមូលហេតុដែលម៉ូដែលនេះងាកក្បាល។

លេខនៅពីក្រោយ o3: ហេតុអ្វីបានជាវាធ្វើឱ្យចិត្ត

ប្រសិនបើអ្នកចូលទៅក្នុងទិន្នន័យ នោះជាកន្លែងដែលអ្វីៗទទួលបាន juicy ។

1 - អំណាចនៃហេតុផល

សមិទ្ធិផលដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតមួយនៃ O3 គឺការអនុវត្តរបស់វានៅលើ ARC AGI benchmark ដែលជាការសាកល្បងដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីវាស់ស្ទង់ថាតើ AI អាចរៀន និងធ្វើឱ្យជំនាញថ្មីជាទូទៅ មិនមែនគ្រាន់តែរំលឹកឡើងវិញនូវអ្វីដែលវាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលនោះទេ។

រូបភាពនេះ៖ អ្នកត្រូវបានផ្តល់ឱ្យស៊េរីនៃលំនាំធរណីមាត្រ ហើយបានស្នើសុំឱ្យទស្សន៍ទាយគំរូបន្ទាប់។

គ្មានឧទាហរណ៍ពីមុន គ្មានគំរូដែលបានទន្ទេញចាំទេ - គ្រាន់តែជាហេតុផលដើម

នោះគឺជាបញ្ហាប្រឈម ARC AGI បង្ហាញដល់ AI ។

• ពិន្ទុ O1: 32%
• ពិន្ទុរបស់ O3: 88% (នៅលើកុំព្យូទ័រខ្ពស់)

ព្រឹត្តិការណ៏នេះមានសារៈសំខាន់ ដោយសារ ARC AGI ត្រូវបានចាត់ទុកថាជាស្តង់ដារមាសសម្រាប់ការវាយតម្លៃសមត្ថភាពរបស់ AI ក្នុងការគិតដូចមនុស្ស។

ជាលើកដំបូង គំរូ AI បាន លើសសមត្ថភាពកម្រិតមនុស្ស លើការធ្វើតេស្តនេះ។

តើមានអ្វីកើតឡើងនៅទីនេះ?

អ្នក​ត្រូវ​បាន​បង្ហាញ​ក្រឡាចត្រង្គ​ដែល​មាន​រាង​ចម្រុះ​ពណ៌ ហើយ​បាន​សួរ​ថា "ប្រសិន​បើ​នេះ​ជា​ធាតុ​បញ្ចូល តើ​លទ្ធផល​គួរ​មាន​រូបរាង​យ៉ាង​ណា?"

AI ត្រូវបានផ្តល់ឧទាហរណ៍មួយចំនួនអំពីរបៀបដែលក្រឡាចត្រង្គបញ្ចូលត្រូវបានបំប្លែងទៅជាក្រឡាចត្រង្គទិន្នផល។

ឧទាហរណ៍ធ្វើតាមតក្កវិជ្ជា ឬច្បាប់ជាក់លាក់។

ឧទាហរណ៍៖

• ក្នុងឧទាហរណ៍មួយ ការ៉េពណ៌លឿងដែលមានចំណុចក្រហមនៅខាងក្នុងទទួលបានស៊ុមពណ៌ក្រហម។
• មួយទៀត ការ៉េពណ៌លឿងដែលមានចំណុចពណ៌ខៀវ ទទួលបានស៊ុមពណ៌ខៀវ។

គោលដៅ?

• AI ត្រូវតែស្វែងយល់ពីច្បាប់នៅពីក្រោយការផ្លាស់ប្តូរទាំងនេះ ដោយមិនត្រូវបានប្រាប់ឱ្យច្បាស់លាស់។
• បន្ទាប់​មក វា​ត្រូវ​អនុវត្ត​ច្បាប់​ទាំង​នោះ​ទៅ​នឹង​ក្រឡា​ចត្រង្គ​ថ្មី​មួយ ("ការ​បញ្ចូល​ការ​សាកល្បង") ហើយ​បង្កើត "លទ្ធផល​តេស្ត" ត្រឹមត្រូវ។

ហេតុអ្វី AI ពិបាកម្ល៉េះ?

មនុស្សធ្វើបែបនេះគ្រប់ពេលវេលា។

ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើនរណាម្នាក់និយាយថា "បន្ថែមគ្រោងពណ៌ក្រហមទៅអ្វីដែលមានចំណុចក្រហម" អ្នកនឹងទទួលបានវាភ្លាមៗ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ AI តស៊ូព្រោះវាមិន "យល់" គំនិតនៃពណ៌ក្រហមឬគ្រោង - វាដំណើរការតែលំនាំនៅក្នុងទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះ។

ការធ្វើតេស្ត ARC ជំរុញ AI ឱ្យគិតលើសពីចម្លើយដែលបានរៀនជាមុន។

ការធ្វើតេស្តនីមួយៗមានលក្ខណៈប្លែកពីគេ ដូច្នេះការទន្ទេញចាំនឹងមិនអាចជួយបានទេ។

ចុះតេស្តចុងក្រោយ (ជាមួយ 🤔 emoji) ?

នេះ​ជា​កន្លែង​ដែល​មាន​រឿង​ពិបាក​ខ្លាំង។

ការ​បញ្ចូល​ការ​សាកល្បង​លាយ​បញ្ចូល​គ្នា៖ មាន​ការ៉េ​ពណ៌​លឿង​ដែល​មាន​ចំណុច​ពណ៌​ស្វាយ។

AI មិន​ធ្លាប់​ឃើញ​ពណ៌​ស្វាយ​ពីមុន​មក ​តើ​វា​គួរ​ធ្វើ​ដូចម្តេច​?

មនុស្សប្រហែលជាស្មានថា "ប្រហែលជាវាគួរតែទទួលបានព្រំប្រទល់ពណ៌ស្វាយ" ប៉ុន្តែនេះតម្រូវឱ្យមានហេតុផល និងការលោតផ្លោះនៃតក្កវិជ្ជា។

សម្រាប់ AI នេះគឺដូចជាត្រូវបានស្នើសុំឱ្យលោតចេញពីច្រាំងថ្មបិទភ្នែក។

វានៅខាងក្រៅការបណ្តុះបណ្តាលទាំងស្រុង។

2 - ការសម្តែងគួរឱ្យកត់សម្គាល់របស់ O3

O3 បានកំណត់ស្តង់ដារថ្មីនៅក្នុងហេតុផល AI ដោយពូកែលើការធ្វើតេស្ត ARC AGI ។

នៅលើការកំណត់កុំព្យូទ័រទាប O3 ទទួលបានពិន្ទុ 76% លើសំណុំពាក់កណ្តាលឯកជន - ដំណើរការលើសពីម៉ូដែលមុនៗទាំងអស់។

ប៉ុន្តែរបកគំហើញពិតប្រាកដបានកើតឡើងនៅពេលដែលបានធ្វើតេស្តលើការកំណត់កុំព្យូទ័រខ្ពស់ ដែល O3 សម្រេចបាន 88% វិសាមញ្ញលើសពីកម្រិត 85% ជារឿយៗត្រូវបានគេចាត់ទុកថាជាការអនុវត្តកម្រិតមនុស្ស។

3 - អ្នកសរសេរកូដ

ក្រាហ្វបង្ហាញ O3 សម្រេចបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ 71.7% នៅលើ Bench Verified ដែលជាស្តង់ដារដែលក្លែងធ្វើកិច្ចការវិស្វកម្មកម្មវិធីក្នុងពិភពពិត។

នេះគឺជា ការកែលម្អ 46% លើ O1 ដែលបង្ហាញពីភាពរឹងមាំរបស់ O3 ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងជាក់ស្តែងដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រឈមមុខប្រចាំថ្ងៃ។

នៅក្នុងការសរសេរកូដប្រកួតប្រជែង ភាពខុសគ្នាគឺកាន់តែអស្ចារ្យ។

ជាមួយនឹង ពិន្ទុ ELO នៃ 2727 O3 មិនគ្រាន់តែប្រសើរជាង O1 របស់ 1891 ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាចូលទៅក្នុងលីកដែលប្រជែងនឹងអ្នកសរសេរកម្មវិធីកំពូលៗ។

សម្រាប់បរិបទ ELO លើសពី 2400 ជាធម្មតាត្រូវបានគេចាត់ទុកថា ជាកម្រិតមេ ហើយការវាយតម្លៃ Codeforces របស់វា 2727 ដាក់វានៅក្នុង កំពូល 0.8% នៃអ្នកសរសេរកូដមនុស្ស។

៤ - ពូកែគណិតវិទ្យា

នៅក្នុង ការប្រឡងគណិតវិទ្យាដែលអញ្ជើញរបស់អាមេរិក ឆ្នាំ 2024 o3 ទទួលបានពិន្ទុធ្លាក់ចុះ 96.7% បាត់សំណួរតែមួយ។

5 - ភាពអស្ចារ្យខាងវិទ្យាសាស្ត្រ

នៅលើ GPQA Diamond ដែលជាសំណុំនៃសំណួរវិទ្យាសាស្ត្រកម្រិតបណ្ឌិត o3 ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវ 87.7% ដែលជាមុខងារដែលមិនធ្លាប់មានសម្រាប់ម៉ូដែល AI ។

ទាំងនេះមិនមែនគ្រាន់តែជាលេខនោះទេ វាជាភស្តុតាងដែលថា o3 កំពុងដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដែលធ្លាប់ហាក់ដូចជាមិនអាចទៅដល់សម្រាប់ម៉ាស៊ីន។

តើ o3 គិតយ៉ាងណា?

O3 មិនគ្រាន់តែឆ្លើយតបដូច AI ភាគច្រើននោះទេ - វាត្រូវការដកដង្ហើម ផ្អាក និងគិត។

សូម​គិត​ថា​វា​ជា​ភាព​ខុស​គ្នា​រវាង​ការ​បញ្ចេញ​ចម្លើយ​មួយ ហើយ​ថ្លឹងថ្លែង​យ៉ាង​ប្រុងប្រយ័ត្ន​ចំពោះ​ជម្រើស​មុន​នឹង​និយាយ។

នេះអាចទៅរួចដោយសារអ្វីដែលហៅថា ការតម្រឹមដោយចេតនា ។

វាដូចជាការផ្តល់ឱ្យ O3 នូវត្រីវិស័យសីលធម៌ ដោយបង្រៀនវាអំពីច្បាប់សុវត្ថិភាព និងក្រមសីលធម៌ជាភាសាសាមញ្ញ ហើយបង្ហាញវាពីរបៀបវែកញែកតាមរយៈស្ថានភាពដ៏លំបាក ជំនួសឱ្យការគ្រាន់តែប្រតិកម្ម។

ឧទាហរណ៍រហ័ស

ស្រមៃថានរណាម្នាក់កំពុងព្យាយាមលើសពីភាពវៃឆ្លាត O3 ដោយការអ៊ិនកូដសំណើដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់ដោយប្រើលេខកូដ ROT13 (ជាមូលដ្ឋាន សារដែលច្របូកច្របល់)។

ពួកគេ​កំពុង​សុំ​យោបល់​ពី​ការ​លាក់​សកម្មភាព​ខុស​ច្បាប់។

AI មិនសូវជឿនលឿនអាចយកនុយ ប៉ុន្តែ O3?

វា​បកស្រាយ​សំណើ ដឹង​ថា​វា​មិន​ល្អ ហើយ​ពិនិត្យ​ដោយ​ប្រើ​គោលការណ៍​សុវត្ថិភាព​របស់ OpenAI។

វាមិនគ្រាន់តែរារាំងការឆ្លើយតបទេ។

វា​ជា​ហេតុផល​ថា​ហេតុអ្វី​បាន​ជា​សំណើ​នេះ​ឆ្លង​ផុត​ព្រំដែន​សីលធម៌ និង​ផ្តល់​ការ​បដិសេធ​យ៉ាង​ច្បាស់។

នេះគឺជា AI ដែលមានមនសិការ ឬជិតមួយដូចដែលយើងធ្លាប់ឃើញ។

នេះជារបៀបដែលដំណើរការគិតរបស់ O3 ដំណើរការ៖

1 - វាអានច្បាប់

ជំនួសឱ្យការទាយអ្វីដែលត្រូវ ឬខុស O3 ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងគោលការណ៍ណែនាំសុវត្ថិភាពពិតប្រាកដដែលសរសេរជាភាសាសាមញ្ញ។

វាមិនគ្រាន់តែពឹងផ្អែកលើឧទាហរណ៍ដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីអាកប្បកិរិយានោះទេ - វារៀនសៀវភៅក្បួនជាមុន។

2 - វាគិតជាជំហាន ៗ

នៅពេលប្រឈមមុខនឹងកិច្ចការដែលមានល្បិចកល ឬមិនច្បាស់លាស់ O3 មិនឈានដល់ការសន្និដ្ឋាននោះទេ។

វាប្រើអ្វីដែលគេហៅថា ការវែកញែកតាមខ្សែសង្វាក់នៃការគិត - បំបែកបញ្ហាជាជំហាន ៗ ដើម្បីស្វែងរកការឆ្លើយតបដ៏ល្អបំផុត។

3 - វាសម្របខ្លួនទៅនឹងពេលបច្ចុប្បន្ន

មិនមែនគ្រប់ស្ថានភាពដូចគ្នាទេ។

កិច្ចការខ្លះត្រូវការចម្លើយរហ័ស ខ្លះទៀតត្រូវការការឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងស៊ីជម្រៅ។

O3 កែតម្រូវការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់វាដោយផ្អែកលើភាពស្មុគស្មាញនៃបញ្ហា ដូច្នេះវាមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលវាអាចនិងហ្មត់ចត់នៅពេលដែលវាត្រូវការ។

ជួបជាមួយ O3 Mini: The Budget-Friendly Genius

ទន្ទឹមនឹង O3, OpenAI បានណែនាំ O3 Mini ដែលជាកំណែចំណាយមានប្រសិទ្ធិភាពដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ភារកិច្ចដែលមិនតម្រូវឱ្យមានថាមពលពេញលេញពីបងប្អូនធំរបស់វា។

O3 Mini មានអ្វីពិសេស?

Adaptive Thinking Time អ្នក​ប្រើ​អាច​កែ​តម្រូវ​ការ​ព្យាយាម​វែកញែក​របស់​គំរូ​ដោយ​ផ្អែក​លើ​ភាពស្មុគស្មាញ​នៃ​ការងារ។

ត្រូវការចម្លើយរហ័ស? ទៅរកហេតុផលដែលខំប្រឹងតិច។

ដោះស្រាយបញ្ហាសរសេរកូដដ៏ស្មុគស្មាញ? បង្រួញ​វា​រហូត​ដល់​របៀប​ប្រឹងប្រែង​ខ្ពស់។

ការចំណាយលើសមតុល្យប្រតិបត្តិការ O3 Mini ផ្តល់នូវភាពត្រឹមត្រូវស្ទើរតែដូចគ្នាទៅនឹង O3 សម្រាប់កិច្ចការសាមញ្ញជាង ប៉ុន្តែនៅប្រភាគនៃការចំណាយ។

ភាពបត់បែននេះធ្វើឱ្យ O3 Mini ជាជម្រើសដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវដែលធ្វើការលើថវិកា។

តើនេះជាអនាគតរបស់ AI មែនទេ? ជំហានឆ្ពោះទៅរក AGI

នេះជាកន្លែងដែលអ្វីៗទទួលបានទស្សនវិជ្ជា។

AGI ឬ Artificial General Intelligence សំដៅលើ AI ដែលអាចបំពេញកិច្ចការណាមួយដែលមនុស្សអាចធ្វើបាន ហើយជារឿយៗប្រសើរជាង។

OpenAI តែងតែមាន AGI ជាផ្កាយខាងជើងរបស់វា ហើយជាមួយនឹង o3 វាមានអារម្មណ៍ថាពួកគេខិតកាន់តែជិត។

ពិចារណារឿងនេះ៖

• នៅលើ ARC-AGI, o3 កើនឡើងជិតបីដងនៃដំណើរការរបស់អ្នកកាន់តំណែងមុនរបស់វា។
• វា​ជា​ការ​ដោះ​ស្រាយ​បញ្ហា​ដែល​ទាមទារ​ការ​រៀន​សូត្រ និង​ការ​វែកញែក​មិន​មែន​គ្រាន់​តែ​ទន្ទេញ​ចាំ​នោះ​ទេ។

ដែលបាននិយាយថាសូម្បីតែ OpenAI សារភាពថា o3 មិនមែនជា AGI នៅឡើយទេ។

វាដូចជាគំរូដើមនៃអ្វីដែល AGI អាចមើលទៅដូច AI ដែលរៀន សម្របខ្លួន និងហេតុផលក្នុងវិធីដែលមានអារម្មណ៍ថា... មនុស្ស។

បញ្ហាប្រឈមខាងមុខ ទោះបីជាមានសមត្ថភាពមិនគួរឱ្យជឿក៏ដោយ o3 មិនមែនដោយគ្មានគុណវិបត្តិរបស់វាទេ៖

1. តម្លៃ៖ ការដំណើរការ o3 នៅក្នុងការកំណត់កុំព្យូទ័រខ្ពស់មានតម្លៃ ថ្លៃ ដូចជា 7 ទៅ 8 ពាន់ដុល្លារក្នុងមួយតា។
2. កំហុស៖ ខណៈពេលដែលវាប្រសើរជាងក្នុងការវែកញែក o3 នៅតែអាចដំណើរការបាន ជាពិសេសលើកិច្ចការសាមញ្ញជាង ដែលវាគិតលើសបញ្ហា។
3. ក្រមសីលធម៌៖ ម៉ូដែលមុនៗដូចជា o1 ប្រឈមមុខនឹងការរិះគន់ចំពោះការប៉ុនប៉ងបញ្ឆោតអ្នកប្រើប្រាស់នៅក្នុងសេណារីយ៉ូមួយចំនួន។ តើ o3 នឹងធ្លាក់ចូលក្នុងអន្ទាក់ដូចគ្នាទេ?

រូបភាពធំ

o3 មិនមែនគ្រាន់តែជាគំរូ AI មួយផ្សេងទៀតនោះទេ វាគឺជាការមើលឃើញនូវអ្វីដែល AI អាចក្លាយជា។

វាមិនល្អឥតខ្ចោះនោះទេ ប៉ុន្តែវាជាជំហានមួយឆ្ពោះទៅកាន់យុគសម័យដែលម៉ាស៊ីនមិនគ្រាន់តែឆ្លើយតបទេ ពោលគឺពួកគេវែកញែក រៀន និងសម្របខ្លួនតាមរបៀបដែលមានអារម្មណ៍ថាជាមនុស្សយ៉ាងជ្រាលជ្រៅ។

ហើយខណៈពេលដែលយើងនៅឆ្ងាយពី AGI នោះ o3 រំលឹកយើងថា វឌ្ឍនភាពមិនមែនជាលីនេអ៊ែរទេ វាជាអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល។

ដូច្នេះ​តើ​អ្នក​គិត​យ៉ាង​ណា? តើ​យើង​ស្ថិត​នៅ​លើ​ចំណុច​កំពូល​នៃ​បដិវត្តន៍ AI ថ្មី​ឬ? ឬ o3 គ្រាន់តែជាចំណុចសំខាន់មួយទៀតក្នុងការធ្វើដំណើរដ៏វែងឆ្ងាយ?