OpenAI o1 | GPT-5 | Finalmente 🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓🍓

Summary

The video discusses the recent advancements in AI, focusing on the hype around OpenAI's new model, humorously referred to as 'morango' by the creator. The host, Lucas, shares his first impressions after using the model, which has been rebranded from GPT-4 to GPT-3.5 Turbo. He explores the model's capabilities, particularly in programming tasks, and speculates on its potential to revolutionize the industry. The video also touches on the broader implications for programmers' jobs and the future of AI applications, suggesting a shift towards AI-driven services and products.

Takeaways

• 😀 The script discusses the evolution of AI models, particularly focusing on the hype around the new OpenAI model referred to as 'morango'.
• 🎯 The term 'morango' was used to describe the excitement and anticipation around the new AI model's capabilities.
• 🌟 There was speculation about the new model's potential, including rumors involving Sam Altman and concerns that led to a delay in the release of the GPT-4 model.
• 🚀 The speaker shares their experience using the new OpenAI model, expressing their positive impressions after testing it out.
• 🤖 Concerns are raised about AI potentially replacing human jobs, especially in programming, reflecting a common anxiety in the tech community.
• 🧠 The script touches on the concept of 'Chain of Thoughts' and how the new AI model is capable of complex reasoning, similar to human thought processes.
• 💡 An example is given where the AI model is asked to create a project with specific requirements, showcasing its ability to understand and execute complex tasks.
• 📈 The script highlights the performance of the new model in various tests, indicating significant improvements over previous models like GPT-4.
• 📝 The speaker discusses the practical application of the AI model in creating a real-time audio response system for a live chat, demonstrating its utility.
• 🔮 The future of AI is pondered, with the speaker predicting a surge in AI-based applications and services, potentially leading to a new era of software development.

Q & A

What is the significance of the term 'morango' in the context of the script?

In the script, 'morango' (Portuguese for 'strawberry') is used metaphorically to refer to the new model released by OpenAI, which has generated significant hype and excitement in the AI community.

Why did the speaker use 'morango' in the title, and what is its relation to the AI model discussed?

The speaker used 'morango' in the title to create intrigue and to reference the new AI model that was highly anticipated, which was informally named 'morango' due to the hype surrounding it before its official release.

What was the main speculation about Sam Altman's involvement with the 'morango' model?

There was speculation that Sam Altman, the CEO of OpenAI, was working on a new model, which led to the creation of the 'morango' hype. It was rumored that he was refining this model to improve its reasoning capabilities.

What was the actual change when moving from GPT-3 to GPT-4 in terms of naming and expectations?

The transition from GPT-3 to GPT-4 was not just a numerical increment but a renaming strategy by the company to reset expectations and create a new hype, moving away from numerical comparisons to focus on the new features and capabilities of the model.

How did the speaker use the new OpenAI model to create a live chat response system?

The speaker utilized the new OpenAI model to develop a system that consumes data from a websocket, displaying questions and answers in real-time during a live stream, with the AI responding to chat messages and synthesizing audio responses.

What was the speaker's concern regarding the advancement of AI in programming and its potential impact on jobs?

The speaker expressed a shared concern about the possibility of AI advancements, particularly in programming, potentially leading to job loss or a shift in the role of programmers to become 'prompt engineers'.

What was the outcome when the speaker asked the AI to create a React project without using frameworks?

The AI successfully provided a detailed guide to create a React project with Twind CSS and without using frameworks, demonstrating its ability to understand and execute complex coding tasks.

How does the speaker describe the AI's capability to reason and its potential impact on problem-solving?

The speaker describes the AI's capability to reason as a significant leap, suggesting that it can break down complex problems into simpler steps, learn from its mistakes, and refine its strategies, which could drastically improve its problem-solving abilities.

What was the performance comparison between GPT-4 and the new OpenAI model in terms of coding tasks?

In coding tasks, the new OpenAI model showed a significant improvement over GPT-4, with performance metrics that were 'ridiculously larger,' indicating a substantial leap in its ability to generate code.

What was the speaker's view on the future of AI applications and their integration into various services?

The speaker believes that there will be a surge in the creation of new websites and applications involving AI, with AI serving as the backend for various services, potentially leading to a new wave of subscription-based or one-time payment services.

Outlines

00:00

🤖 Introduction to GPT-4 and Its Impact

The speaker begins by discussing the hype around the new GPT-4 model from OpenAI, which was recently launched. They mention the nickname 'morango' (Portuguese for 'strawberry') used to refer to the model, highlighting the anticipation and excitement in the AI community. The speaker also addresses rumors about Sam Altman, OpenAI's co-founder, and the company's internal dynamics. They express their own experience with the new model, noting its impressive capabilities and the potential impact on programming jobs. The speaker also touches on the broader implications of AI development, including the creation of a 'Tony' project that uses AI to respond to live chat questions in real-time.

05:02

🛠️ Building a React Project with GPT-4

In this section, the speaker describes their experience using GPT-4 to create a React project. They outline the process of building the project manually without frameworks, focusing on using React with Tailwind CSS. The speaker provides a detailed account of the steps taken by GPT-4 to understand the project requirements, including setting up the project environment, handling WebSocket connections for real-time messaging, and generating audio playback. They also discuss the AI's ability to reason and adapt its responses, suggesting that GPT-4 is capable of complex problem-solving and decision-making that could rival human experts in certain fields.

10:03

📈 GPT-4's Performance and AI's Future in Coding

The speaker delves into the performance metrics of GPT-4, comparing it to its predecessor and highlighting its superior capabilities in coding tasks. They discuss the AI's ability to generate code, solve complex problems, and its potential to revolutionize the field of software development. The speaker also speculates on the future of AI in coding competitions and the possibility of AI systems outperforming human experts. They mention the 'Chain of Thoughts' capability of GPT-4, which allows it to approach problem-solving in a manner similar to human thinking, breaking down complex tasks into simpler steps and refining its strategies through learning and reinforcement.

15:04

🧠 GPT-4's Advanced Reasoning and Problem-Solving

This paragraph focuses on GPT-4's advanced reasoning skills, particularly in the context of coding challenges. The speaker provides an example of a matrix transposition task, illustrating how GPT-4 can understand and generate the correct code to solve the problem. They emphasize the AI's ability to handle complex reasoning and its potential to replace or augment human programmers in the future. The speaker also discusses the limitations of previous AI models and how GPT-4's improvements in reasoning and learning algorithms set it apart, suggesting a new paradigm in AI capabilities.

20:06

🌐 The Future of AI Applications and Development

In the final paragraph, the speaker speculates on the future of AI applications, predicting a surge in the development of AI-powered websites and applications. They discuss the potential for AI to serve as a backend for various products, offering services or value that users might be willing to pay for. The speaker also mentions their collaboration with OpenAI to enhance the reasoning capabilities of GPT-4 and the potential for AI to take on more complex tasks autonomously. They conclude by highlighting the ongoing hype around AI and the uncertainty of where this technology will lead, suggesting that AI's ability to perform complex reasoning could be a game-changer for various industries.

Keywords

💡GPT

GPT, or Generative Pre-trained Transformer, refers to a class of advanced AI models developed by OpenAI. These models are designed to generate human-like text based on the input they receive. In the context of the video, GPT models are central to the discussion as they represent the cutting-edge in AI technology and are used to illustrate the advancements in AI's ability to generate code and understand complex queries.

💡OpenAI

OpenAI is a research laboratory that focuses on creating AI technologies. It is known for developing models like GPT. In the script, OpenAI is mentioned as the organization that released the new model, which has sparked excitement and speculation within the AI community. The video discusses the hype around OpenAI's new models and their potential impact on programming and AI capabilities.

💡Hype

In the video script, 'hype' refers to the excitement and anticipation surrounding the release of new AI models by OpenAI. The term is used to describe the buzz and speculation that often accompany significant technological advancements. The video discusses how this hype can influence expectations and the perception of AI's capabilities.

💡Code Generation

Code generation is the process by which AI models, like those discussed in the video, are able to write or generate code based on given prompts or requirements. This is a significant aspect of AI development, as it suggests AI's potential to assist or even replace human programmers in certain tasks. The video touches on this topic by discussing the capabilities of the new AI model in generating code.

💡Machine Learning

Machine learning is a subset of AI that focuses on enabling machines to learn from data and improve their performance over time without being explicitly programmed. The video script alludes to machine learning when discussing the training of AI models and their ability to learn from data to improve their responses and reasoning capabilities.

💡Inference

Inference in AI refers to the process of deriving conclusions or making decisions based on existing information or data. The script mentions 'cost of inference,' which relates to the computational resources required to perform these tasks. The video discusses the efficiency and performance of AI models in making inferences, which is crucial for their practical application.

💡Programming

Programming is the process of writing code to create software or instruct machines to perform tasks. The video script discusses the potential impact of AI models on programming, suggesting that advancements in AI could change the nature of programming work and even replace certain programming tasks.

💡WebSocket

A WebSocket is a technology that provides a way to open an interactive communication session between the user's browser and a server. In the context of the video, WebSocket is mentioned as part of the technical setup for a project that involves real-time communication, illustrating the practical application of such technology in modern web development.

💡React

React is a popular JavaScript library for building user interfaces, particularly for single-page applications. The video script mentions React in the context of setting up a project, indicating its widespread use and the preference of developers for creating interactive UIs in web applications.

💡Next.js

Next.js is a framework built on top of Node.js, which enables functionality such as server-side rendering and generating static websites. The video script references Next.js in the context of evaluating compatibility with other technologies, highlighting the importance of considering different tech stacks when developing web applications.

💡AI Agents

AI agents are systems that can perform tasks or services on behalf of users. In the script, the concept of AI agents is discussed in relation to the new AI model's ability to handle complex reasoning and break down tasks into more manageable steps. This suggests a future where AI agents might play a more significant role in assisting with or automating various tasks.

Highlights

Introduction of the new OpenAI model, referred to as 'morango', which has generated significant hype and expectations within the AI community.

Discussion on the rebranding from GPT-3 to GPT-4 to the new model, suggesting a shift in focus from numerical progression to new capabilities.

Mention of speculations about Sam Altman working on a 'morango' model, indicating a potential significant leap in AI reasoning capabilities.

A detailed account of the author's experience using the new OpenAI model, including its ability to generate code and understand complex instructions.

The author's exploration of the new model's performance in a live chat application, showcasing its real-time response capabilities.

Concerns raised about the potential for AI to replace human programmers, reflecting on the implications of the new model's capabilities.

Analysis of the model's ability to understand context and generate responses, highlighting its advanced natural language processing.

A demonstration of the model's coding capabilities, where it successfully creates a client-side application based on provided specifications.

The author's request for the model to create a React project without frameworks, showcasing the model's flexibility in following instructions.

Explanation of the model's reasoning process, comparing it to human thought patterns and problem-solving strategies.

Discussion on the model's ability to self-correct and learn from its mistakes, improving its reasoning over time.

A comparison of the new model's performance to the GPT-4 in cybersecurity and CTFs, indicating a significant improvement.

The model's success in answering complex scientific questions, outperforming human experts in certain scenarios.

The model's approach to handling simple versus complex questions, demonstrating its ability to discern the level of detail required.

A specific example of the model's coding capabilities, where it correctly transposes a matrix as per user request.

Reflections on the new paradigm of AI and its potential to revolutionize various industries through advanced reasoning and problem-solving.

The author's prediction of a surge in AI-based applications and services, driven by the capabilities of the new model.

Final thoughts on the potential of the new model to redefine AI's role in programming and its impact on the job market.

Transcripts

te liga na evolução dele no Cold forces

cara na na na competição de de gerar

código né ah GPT 4 o olha o quão o quão

mais alto foi o ow One cara a espera

pelo morango finalmente acabou e muitos

de Vocês perguntaram para mim Lucas por

que que tu tá usando morango no título

morango na tamb e não sei se tu percebeu

O o padrão Mas eu sempre usava morango

quando eu ia falar de algum Hype qual

que é esse Hype é o Hype que foi criado

em volta do novo modelo da Open eii o

novo modelo Acaba de ser lançado ele foi

lançado ontem de noite e a Open Ei me

liberou hoje pela madrugada então eu já

tô conseguindo utilizar o novo modelo

deles que seria aqui o famoso morango né

que muita gente estava falando então se

especulava que o o Sam altman tava aí

trabalhando na horta de morango dele e

ele pensou nesse modelo aí que poderia

raciocinar mais em cima da tua Pergunta

antes de te dar uma resposta eu gravei

um vídeo sobre isso se tu não viu o

vídeo eu vou colocar aqui na descrição

mas esse era o Hype eram boatos esse

boato envolvia muito também aquela treta

que aconteceu na Open Ei alguns meses

atrás onde o Sam alom ele foi meio que

expulso da empresa pelo board muito por

conta do que o Willi teria visto e

finalmente então a gente botou a mão no

que o Willi supostamente viu lá dentro

da Open ai e que levantou digamos assim

preocupações a Open ai então não lançou

o GPT s né a gente a gente vinha sempre

imaginando Nossa imagina Lucas como que

vai ser daqui alguns anos porque a gente

tem o gpt3 que já era muito bom aí veio

o GPT 4 um crescimento absurdo imagina

como que vai ser quando vier o GPT 5 né

e bom eu desculpa eu na verdade quebrar

um pouco a tua expectativa mas a gente

foi do GPT 3 pro GPT 4 pro o 1 então

eles basicamente renomearam Normalmente

quando uma empresa renomeia assim o nome

de um produto é que ela quer de novo

gerar uma nova expectativa né ela quer

que tu pare de comparar numericamente o

crescimento a evolução e passe a esperar

pelo novo Hype vamos dar uma lida Hoje

no Que que é o open aio o1 eu usei Hoje

eu fiquei digamos durante a madrugada

aqui ó a gente acorda bem cedo aqui em

casa 5:30 eu tava de pé aí eu saio dou

um passeio com a Chloe aí depois a gente

vai pra academia eu fiquei com a clu em

casa a Sara foi pra academia e nesse

período eu fiquei programando cara

usando o novo modelo da openi fresco

para vocês tudo que ele é capaz de fazer

e eu fiquei bem impressionado e se tu

agora vai me perguntar Lucas tá mas a ia

vai roubar o nosso emprego como

programador eu entendo a tua preocupação

e eu posso dizer que eu até compartilho

da tua preocupação então eu não tenho

uma resposta para ti e eu sei que tu

deve ter ouvisto também de outros

influenciadores eu até preciso trazer

aqui no caso ah várias frases e e e

explicações que a gente ouviu no nos

últimos meses ah de pessoas dizendo que

não cara tipo o crescimento não é

exponencial do do do dos modelos outras

pessoas falando sim tu vai perder o teu

emprego ou tu vai virar um mero

programador de prompt e eu posso te

dizer provavelmente todos eles estão

errados provavelmente a gente vai chegar

no meio-termo e ninguém sabe qual que

vai ser esse meio-termo a gente também

imagina que o modelo né então a gente

tem um modelo aqui que é o o gpt3 a

gente teve um modelo maior que era o GPT

4 e aí agora a gente vai ter um muito

maior e é o tamanho do modelo ou a

probabilidade a a capacidade dele de

entender a próxima palavra é que torna

ele inteligente e útil E pelo que eu tô

vendo já utilizando o o morango aqui não

é bem isso deixa eu te dar um exemplo

deixa eu abrir aqui e depois a gente vai

ler Ah o artigo oficial da da Open ai

mas eu quero te te mostrar como que

basicamente o modelo funciona eu pedi

para ele criar uma versão client do do

do que a gente tá lançando aqui no canal

né não sei se vocês sabem mas aqui no

canal a gente lançou o Tony então a

gente deu vida ao Tony basicamente a

gente tem o streaming de um áudio que é

o Tony respondendo as perguntas que

vocês mandam no chat da Live Então essas

perguntas que estão sendo viadas

enviadas aqui eu tô pegando do chat da

Live que tá programada para hoje então

Aqui nós temos o chat da Live eu mandei

várias perguntas ali de teste durante a

madrugada e essas perguntas são

respondidas pelo GPT e depois a resposta

do GPT ele é sintetizado em áudio e esse

áudio eu crio um broadcast dele e faço

streaming desse áudio então É como se eu

conseguisse ter o GPT respondendo com a

minha voz as perguntas de vocês em tempo

real durante uma live esse projeto a

gente desenvolveu aqui no canal e agora

a gente tá na parte do front end dele o

backend tá todo pronto só que eu fiz a

seguinte pergunta pro pro pro GPT 4 pro

GPT 4 o e pro Cloud sonet tá o que que

eu pedi para ele criar eu quero criar um

projeto com react react com Shed CD Shed

CN ui ah manualmente adicionado porque

eu odeio frameworks né Eu falei que o

projeto ele vai listar mensagens que

estão vindos do websocket da aqui eu dei

o endereço do websocket e essas nós

vamos chamar isso de perguntas e também

tem uma outra lista de mensagens que vem

de um outro web socket que a gente vai

chamar de respostas e vai ter um áudio

sendo tocado que vende tal endp aí eu

coloquei requisitos de interface eu pedi

me dá todos os comandos que eu preciso

rodar e os arquivos que eu preciso criar

ele levou 44 segundos o que que ele fez

primeiro ele tentou entender o que que

eu tava criando ele colocou aqui

montando o projeto Estou construindo um

projeto react ajustando manualmente o

Shed CN ui e evitando frameworks vamos

ver se isso realmente aconteceu depois

desenvolvendo o projeto estou

trabalhando em um projeto que consome

dados do websocket para exibir pergunt

perguntas respostas e uma interface de

áudio centralizada desenvolvendo fluxos

estou listando perguntas e respostas e E

por aí vai configurando ambiente

evaluando alternativas Então olha só

depois que ele desenvolveu o projeto

desenvolveu o fluxo configurou o

ambiente ele dá uma olhada para ver se

teria outra alternativa estou mapeando o

uso do Shed CN com next GS ou react

manualmente buscando evitar frameworks

isso sugere que estamos considerando

abordagens flexíveis e sem vinculação a

um Framework específico então ele

entendeu o que eu queria de fato quando

ele começou a fazer evaluação aqui

evaluation evaluando alternativas

considerando opções estou pensando em

usar componentes shedy com react vamos

verificar a documentação para saber se é

possível sem o nextjs te liga ele

entendeu então que na grande maioria das

vezes as pessoas estão usando react com

nextjs E como eu falei para ele que eu

não quero usar nenhum Framework ele

colocou essa consideração então Aqui

começa a parte que o some altan Diz que

esse modelo é capaz de raciocinar o que

que isso quer dizer quer dizer que muito

se fala quando a gente diz Ah Lucas Ah o

o modelo é só um autocomplete e eu

concordo entendeu tu tem as tuas

palavras e esse modelo ele vai pegar

cada palavra quebrar em tokens então uma

palavra pode virar múltiplos tokens ou

uma imagem pode ter milhões de tokens e

ele pega basicamente isso ele cria um

contexto Então tudo isso está dentro de

um texto e esse contexto ele é colocado

Então como input pro modelo que vai

tentar prever o próximo token o

attention is all you need era sobre o

contexto que é gerado com os tokens

então tu tem uma janela de Window que

ele chama de contexto o context Window

que é o quanto de token ele consegue

manter em memória para saber o contexto

do que tu quer quando alguém falava

assim o o modelo ele é só um aut

complete eu vi uma explicação muito boa

do FBI aquita por exemplo que ele foi no

Flow foi na inteligência limitada e cara

o Fábio aquita ali ele explicou de uma

maneira muito simples e ele contou toda

a história tá ligado até chegar ao

Modelo E por que que esse crescimento da

Inteligência entre aspas do modelo não

vai ser exponencial e eu concordo com

ele mas eu tenho que discordado da

conclusão que eu chego a ouvir o que ele

falou eu concordo que o modelo não vai

fazer isso mas o que eu tô vendo com o

lançamento do Open ai o One é que ele

não é uma atualiz são no modelo então a

gente não tá incrementando na capacidade

do modelo ok uma janela de contexto tá

sendo cada vez maior Gemini já veio com

uma janela de contexto absurda Mas o que

eu tô percebendo é que eles criaram um

sistema de múltiplos agentes que fazem

prompts para atualizar esse contexto pro

modelo então fazer a a conclusão final

antes de te dar a resposta é isso que o

Sam altom queria dizer quando ele falou

que a gente precisa prestar mais atenção

nos testes do que no treinamento o

treinamento do modelo tu pegar a

internet inteira e zipar isso num llm a

a gente já chegou no no num tamanho OK

tá ligado a gente não precisa de um

modelo maior agora como é que a gente

testa o resultado disso e a gente faz o

feed de novo pro próprio modelo do

resultado do que ele tá fazendo isso é

só capaz só é capaz de ser feito cara

através de um sistema então não tem por

exemplo na minha opinião como tu baixar

o openi ou o na tua máquina e usar ele

apenas como modelo porque o que tá por

trás aqui o que a openi deve estar

fazendo e aqui é uma suposição minha é

uma hipótese é um sistema de múltiplos

agentes que vão guiando tá a tua da tua

pergunta até quebrar ela em requisitos

mais inteligentes então como eu tava

falando cara ela tá quebrando aqui o que

eu falei em múltiplos prompts e eu acho

que cada prompt desse tá gerando um

resultado e ela tá olhando o resultado

para gerar um próximo prompt então É

como se eu estivesse usando ela centenas

de vezes para chegar na minha conclusão

então sabe quando tu manda algo para ela

e tu chega e ela te dá um código e aí tu

roda o código e não funciona daí tu fala

ó não funcionou Aí ela te dá o código

certo e tu pensa por que que tu não me

deu o código certo de primeira Bom eu

acho que fazer ela interar em cima das

próprias respostas vai fazer a gente ter

a percepção de que ela é muito mais

inteligente usando o mesmo modelo Vocês

estão entendendo o o que que eu tô

explicando aqui não coloca lá no chat vê

se ele te explica Ah é que eu tô eu tô

confuso na verdade talvez o GPT te

explique melhor mas aí o próximo passo

aqui configurando um projeto react estou

começando a criar um projeto react

usando Vit configurando Twin CSS com

post CSS e Auto prefixer agora estou

ajustando PFS no meu no meu templates

desenvolvendo a configuração importação

de arquivos estou pensando em importar

os arquivos manualmente cara olha olha

is olha olha isso aqui estou pensando em

importar os arquivos manualmente Isso

está me levando a pensar se há

necessidade de ajustes adicionais

criando a interface estou montando a

interface ui reprodutor de áudio

Centralizado com listas verticais e

horizontais de mensagens e componentes

react twind CSS estão sendo preparados

para começar configurando inicializando

primeiramente estou organizando o

diretório de projetos instalando

dependências aí aprimorando conexão

então ele pensou aqui estou pensando em

aprimorar a conexão webs destacando a

criação de variáveis de estado para

armazenar as perguntas e as respostas

analisando compatibilidade estou

refletindo sobre a compatibilidade de

shad Y com nextjs e aqui tu já começa

tipo assim mas a gente não tá usando

nextjs Então por que que tu tá

analisando compatibilidade com algo que

a gente não tá usando instalando

componentes reunindo peças montando a

interface configurando o ambiente de

novo configurando o ambiente de novo

novo estabelecendo conexão Por que que

ele configurou o ambiente múltiplas

vezes eu não sei te dizer o que que ele

quer dizer com isso personalizando o

visual E aí ele me deu a lista de

comandos que eu quero executar então npm

Create Vit last my app aqui npm install

install do tailwind websocket e o Run ok

ele não adicionou o nextjs embora ele

tenha mencionado que ele tava vendo a

compatibilidade com nextjs aqui tá os

arquivos que eu tenho que criar Ok todos

os arquivos aqui e aí depois ah

additional Notes aqui ele colocou

anotações finais e como rodar o projeto

eu rodei o projeto e sim funcionou de

primeira o áudio tocou a lista de

mensagens sendo consumindo websocket

tudo funcionou de primeira eu fiquei bem

impressionado eu sei que tu ia tu ia

falar Tipo tu tava pensando que ia te

dizer tipo assim nossa alguma coisa não

funcionou mas não literalmente eu só

copiei e colei tudo que ele me deu e

funcionou de primeira simples assim ele

não usou o nextjs Ele usou Vit eu não

queria eu queria que ele Us só react

Shed CN eu não sei né se se se tem como

fazer ou se vocês já fizeram isso e

publicaram na internet porque tá muito

difícil convencer uma ia para usar para

usar só react Shed CN mas eu quero usar

ele para algo mais complexo um sistema

completo e eu vou ver se eu faço um

segundo vídeo colocando esse sistema no

ar tá se eu já coloquei no ar eu vou

colocar tudo isso lá no ai kild internet

que é o nosso site nós temos o canal de

vlog ai kild internet da internet mas

tem o nosso domínio também é i kill

internet que eu vou colocar todos esses

projetos lá se tu quiser acessar Talvez

ele já esteja de pé otimizando aqui para

raciocínio né O que que é ser otimização

para raciocínio como é que foi a

Performance em matemática dele versus o

custo de inferência então Aqui nós temos

o custo e a performance vocês podem ver

que o custo aumentou mas a performance

tipo é ridiculamente maior do que o GPT

4 o ridiculamente maior é muito maior

vamos ver programação porque matemática

ele mandou muito bem então aqui tá a

performance deles performando bem melhor

do que o GPT 4 o bom quando se fala de

ctfs de segurança cibernética a gente já

começa a ficar preocupado né porque ele

desempenhou aqui o dobro do que o GPT 4

o tava desempenhando te liga na evolução

dele no cod forces cara na na na

competição de de gerar código né ah GPT

4 o olha o quão o quão mais alto foi o o

One cara e no caso eles nos liberaram só

o ow One preview né a gente não tem eu

não tenho acesso a esse ow One eu tenho

acesso a one preview e ow One mini isso

aqui é um pouco impressionante ó isso

aqui São perguntas tá questões de

ciência para um nível de PHD aqui tá os

experts os humanos experts tá os humanos

experts estava pontuando 69.7 acima do

GPT 4 que a gente tinha 56.1 e One

preview e o One estão pontuando acima de

um Expert humano com phd em ciências

então o pulo do gato tá nisso aqui ó

cadeia de pensamento né o Chain of

thoughts semelhante a como um humano

pode pensar por um longo tempo antes de

responder a uma pergunta difícil o ow

One usa uma cadeia de pensamento a

tentar resolver um problema e pelo que

eu tava vendo eles também conseguiram

resolver a o maior problema de tu ter o

Chain of thoughts que é quando alguém te

perguntar qual que é a capital da

Holanda tu não quer que o modelo comece

a desenvolver uma linha de raciocínio

Porque isso é uma pergunta direta então

o modelo também ser capaz de entender

quando tu tá fazendo uma pergunta

complexa e quando tá fazendo uma

pergunta simples é bem difícil de captar

isso entendeu E não depende só do modelo

cara por isso tô falando provavelmente é

um sistema com múltiplos agentes com

várias etapas digamos de uso desse mesmo

modelo por meio do aprendizado por

reforço o owan aprende a aprimorar sua

cadeia de pensamento e refinar a sua as

estratégias que usa ele aprende a

reconhecer e corrigir seus erros ele

aprende a dividir etapas complicadas em

outras mais simples ele aprende a tentar

uma abordagem diferente quando atual não

está funcionando esse processo melhora

drasticamente a capacidade de raciocínio

do modelo para ilustrar esse salto

adiante mostramos a cadeia de pensamento

do One Preview em vários problemas dif

difíceis abaixo então codificação

Escreva um script B que receba uma

matriz representada como uma string com

formato um 2 3 4 5 6 Imprima a

transposição no mesmo formato a saída

esper entrada para a entrada o script

deve gerar um texto simples e esse aqui

essa saída representa a matriz

transposta usuário né novamente aqui

isso aqui foi com isso aqui foi com qu 4

o Então esse é o modelo antigo o modelo

antigo errou agora o que que o modelo

novo fez o modelo novo basicamente ele

gerou o BES e falou salve o arquivo ele

colocou o que que ele vai reproduzir e

nesse caso ele acertou Tá OK mas ele não

ele não nos disse aqui basicamente qual

que foi a linha de raciocínio tá aqui a

linha de raciocínio então o usuário está

solicitando um script B que pode pegar

uma string representando uma como uma

matriz ah tal vamos primeiro entender o

formato de entrada e saída aqui que tá a

entrada então A entrada é uma série de

linhas cada uma entre com shat separadas

por vírgula a a transposição dessa

Matriz seria essa aqui então a saída

solicitada seria essa tarefa geral

Escreva um script B que pegue um

argumento a string representando a

matriz e Gere sua transposição no mesmo

formato Ok vamos pensar em como analisar

a string de entrada no best construir a

matriz Provavelmente em arris transpô-la

E então gerar a matriz transposta

resultante no formato esperado

restrições como é BES temos que ter

cuidado ao analisar Strings o script

deve aceitar a string de entrada como um

argumento abordagem analisar a string de

entrada Ok Isso faz sentido construir a

Matriz como uma rei de ar Reis transpor

a matriz gerar a matriz transposta Ok

etapas de implementação capturar a

string remover qualquer espaço analisar

string ok daí que ele vai vai vai vai

descrevendo que ele vai fazer possíveis

problemas o best não tem matrizes

multidimensionais nativamente Então

precisamos simular precisamos lidar

precisamos lidar com números que podem

ter mais de um dígito Cara isso aqui é

bem impressionante tá ligado ele

entender a limitação do BH porque o que

acontecia no no 4 o era que ele delirava

né quando tu pedia algo que a linguagem

o Framework tinha uma limitação Ele

criava uma API que não existia tipo Ele

criava uma função um método uma

estrutura de dados que não existe

naquela linguagem que tu tá trabalhando

mas nesse caso aqui esse isso não parece

ser mais um problema bom aí o que o some

altman fala aqui no tweet dele é o

seguinte né Ah ele compartilha aqueles

resultados ali e ele diz que é é o

começo de um novo paradigma a iak pode

fazer raciocínio complexo de propósito

geral ou One preview e ou One mini estão

disponíveis hoje durante algumas horas

no chat IPT para usuários Plus e team e

em nossas apis para usuários de nível 5

basicamente ele escreveu Adi de uma

forma diferente e fica a pergunta então

a gente atingiu a Adi ou não atingimos

porque pelo que ele diz a gente teria

atingido certo maak pode fazer

raciocínio complexo de propósito geral e

isso não significa Adi teve uma outra

pessoa que voltou também nessa conversa

toda de de ontem para hoje que sim cara

o nosso queridinho o mano Devin o dein

tá ligado vocês lembram do davin a ia a

primeira ia programadora que vai

substituir os programadores na verdade

é o mayak que é 100% que programa 100%

sozinha né da da cognition trabalhamos

em em Estreita colaboração colaboração

com a opene nas últimas semanas para

avar as capacidades raciocínios do openi

o One com dayin ah descobrimos que a

nova série de modelos é uma melhoria

significativa para sistemas de Agentes

que liido com código abaixo está um

mergulho profundo com mais resultados de

avaliação e como pensamos sobre avaliar

agentes de codificação daí aqui ele

postou uma uma imagem né do que que o d

vin ele ele conseguia fazer com GPT 4 o

e como ele consegue fazer com o One

preview Então cara o Hype continua a

gente não sabe onde isso vai dar não

adianta me perguntar nem perguntar para

ninguém porque ninguém sabe essa é Real

o que eu de fato acredito que a gente tá

vai viver aí o o novo momento de de

aplicativos Então vai ter muita gente

criando produto com base nessas soluções

aí que envolvem deixar ia como backend

do teu produto e vender algum serviço ou

alguma entrega de valor que alguém vá

pagar uma uma assinatura ou fazer um One

Time ali payment para ti eu acredito que

vai ter uma enxurrada de novos sites

novos aplicativos envolvendo

Inteligência Artificial e depois de um

tempo a gente vai cansar aente Vai

cansar de tudo isso mas confere aqui na

descrição então o link para ver se já tá

de pé o o o site que que o GPT ow One

não GPT não é mais GPT né que o ow One

criou para mim morangos