OpenAI、次期主力モデル「Astra」の存在を明らかに――未解決の数学問題10件を「解決」と発表
OpenAIは、次期主力モデル「Astra」の社内版により、数学や理論計算機科学の未解決問題10件で新たな結果を得たと発表した。「Astra」の名称公表は初とみられる。計算コストは「Sol」換算で約2000ドルに抑えられ、証明支援系「Lean」による形式証明もGitHubで公開。高度な数学研究への応用可能性を示した。
出典: ITmedia AI+（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 ITmedia AI+で元記事を読む →
編集部の実践記録から
AI解体新書
AIエージェントへの指示は「会議ID」と「来週の営業会議」で成功率がどれだけ変わるのか？約90%と約40%
OpenEnvのCalendar Gym環境で、AIエージェントのタスク成功率は対象を識別子（ID）で明示した場合に約90%、同じタスクを自然言語で表現した場合に約40%でした。失敗の半数超はツール引数の書式ミスか実行順序の誤りです。発信元はこの評価環境の提供者であり、n数や評価モデル名は開示されていません。
続きを読む →
AI解体新書
大きいモデルなら自社の言葉も通じるのか？1,173問・54モデルで正答率が25.66%〜82.18%に開いた検証
UAEのTechnology Innovation Instituteが、エミラティ方言を扱う1,173問のベンチマーク「Alyah」で54モデルを評価しました。同じ問題セットで正答率は25.66%から82.18%まで開き、4択の偶然正解25%と区別できないモデルもありました。自社の言葉づかいで測る必要性を示す実例です。
続きを読む →
AI解体新書
AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
IBM Researchが公開したAssetOpsBenchは、産業設備の運用業務をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最良のGPT-4.1でも計画68.2%・実行72.4%にとどまり、実運用可否の基準である85点に到達したモデルはゼロ。複数エージェントを連携させると47%まで落ちました。中小企業が自動化の範囲を決める材料になります。
続きを読む →