OpenAI o1 VS Sonnet 3.5 in Coding Physics Games - AI Showdown

Summary

In diesem Video vergleicht der Sprecher zwei künstliche Intelligenz-Modelle, das Sonet 35 und das neue OpenAI Model, indem er sie dazu herausfordert, einen Auto-Parkplatz-Simulator mit Physik zu entwickeln. Während das Sonet 35 bei früheren Versuchen scheiterte, gelingt es dem OpenAI Modell in einem einzigen Versuch, was seine überlegene Leistung zeigt. Der Sprecher demonstriert, wie das OpenAI Modell auch komplexere Aufgaben wie die Entwicklung eines 3D-Parkplatz-Simulators annimmt, wobei es einige Herausforderungen und Fehler macht, die auf seine Grenzen hindeuten.

Takeaways

• 😀 Der Videoinhalt dreht sich um die Gegenüberstellung zweier KI-Modelle, um deren Leistung bei der Entwicklung eines Parkplatzsimulators mit Physik zu testen.
• 🤖 Das Modell Sonet 35 aus Anthropic wird mit dem neuen OpenAI-Modell O1 verglichen, wobei O1 in zwei Versionen existiert: O1 Preview (größer, langsamer, teurer, besser) und O1 Mini (schneller, kleiner, günstiger).
• 🚗 Die Herausforderung besteht darin, ein Spiel im GTA-Stil mit realistischen Physik- und Radverhalten zu entwickeln, was Sonet 35 bisher nicht schaffte.
• 📊 OpenAI-Modelle zeigen eine signifikante Leistungssteigerung in mathematischen Problemlösungen im Vergleich zu früheren Modellen, wie GP4.
• 💡 O1-Modelle sind speziell darauf trainiert, länger zu denken und ihre Überlegungen vor dem Lösen von Problemen zu verbergen, um dann eine Zusammenfassung zu geben.
• 🔧 O1 Preview schaffte es, den Parkplatzsimulator in einem einzigen Versuch zu entwickeln, was Sonet 35 nicht konnte.
• 🎯 Durch die Iteration mit dem Code von O1 Preview konnte WebSim das Spiel weiter verbessern, indem es zusätzliche Funktionen wie Parkplätze, eine Geschwindigkeitsanzeige und eine Punktzahl hinzufügen konnte.
• 🛠 Die Anforderungen für die KI-Modelle sind hoch, da sie nicht nur Code schreiben, sondern auch verstehen müssen, wie externe Bibliotheken und Physik-Engines funktionieren.
• 🔄 Es zeigt sich, dass selbst hoch entwickelte KI-Modelle wie O1 Preview nicht alle Aufgaben perfekt lösen können und es zu Iterationen und Fehlern kommt.
• 🔮 Die Zukunft der KI-Entwicklung scheint darauf ausgerichtet, intelligentere Modelle für schwierige Probleme zu nutzen und dann effizientere Modelle für weitere Verfeinerungen einzusetzen.

Q & A

Welche beiden Modelle werden im Video verglichen?

Im Video werden das Sonet 35 und das neue OpenAI Model verglichen.

Was ist das Hauptziel des Vergleichs zwischen den Modellen?

Das Hauptziel ist zu sehen, wie gut beide Modelle einen Parkplatzsimulator mit Physik schreiben können.

Warum wurde das Sonet 35 Model vorher nicht erfolgreich bei der Entwicklung eines Parkplatzsimulators?

Das Sonet 35 Model scheiterte wiederholt, weil es die komplexen Anforderungen des Simulators, wie realistische Physik und Raddrehungen, nicht korrekt implementieren konnte.

Was ist ein Beispiel für die verbesserte Leistung des OpenAI Model 01?

Das OpenAI Model 01 konnte 83% der mathematischen Probleme korrekt lösen, im Gegensatz zum vorherigen Modell, das nur 13% richtig beantworten konnte.

Wie unterscheidet sich das OpenAI Model 01 von früheren Modellen?

Das OpenAI Model 01 wurde speziell trainiert, um länger zu denken, uncensored, und dann seine Überlegungen zu summarieren und sie dem Benutzer zu zeigen, bevor es die Probleme löst.

Welche Einschränkungen gibt es bei der Verwendung des OpenAI Model 01?

Es gibt eine begrenzte Anzahl an Aufrufen pro Woche, nämlich 30 für das größere Modell (01 preview) und 50 für das kleinere Modell (01 mini).

Was versucht der Uploader mit dem OpenAI Model 01 zu erreichen, das er mit Sonet 35 nicht konnte?

Der Uploader versucht, mit dem OpenAI Model 01 einen Parkplatzsimulator zu entwickeln, der realistische Physik und Raddrehungen umsetzt, was er mit Sonet 35 nicht schaffen konnte.

Wie wurde die Leistung des OpenAI Model 01 in der Entwicklung des Parkplatzsimulators bewertet?

Das OpenAI Model 01 schaffte es, einen funktionierenden Parkplatzsimulator in einem einzigen Versuch zu entwickeln, was eindrucksvoll ist, da es ohne Fehler und ohne Korrekturen funktionierte.

Was zeigte der Uploader, indem er das Ergebnis des OpenAI Model 01 an das WebSim Model weitergab?

Der Uploader zeigte, dass das Ergebnis eines intelligenteren Modells (OpenAI Model 01) von einem weniger leistungsfähigen Modell (WebSim) korrekt verwendet und verbessert werden kann.

Was versucht der Uploader als nächstes, um die Grenzen des OpenAI Model 01 zu testen?

Der Uploader versucht, das OpenAI Model 01 zu einem noch schwierigeren Test herauszufordern, indem er es auffordert, einen 3D-Parkplatzsimulator mit realistischer Physik zu entwickeln.