Пользователи, кстати, заметили, что o3-mini может думать даже дольше, чем o1 full. Время раздумий в режиме high доходит до 10 минут, а длина цепочек рассуждений достигает 44 страниц

OpenAI абсолютно внезапно выпустили Deep Research

Это агент для автономного проведения исследований. На основе вашего промпта DR проведет глубокий анализ источников и за 10-20 минут выкатит подробный отчет по теме.

Внутри крутится версия o3, «оптимизированная под веб-браузинг и python аналитику». Питон ей нужен для того, чтобы что-то считать или даже строить графики. Модель анализирует не только текст, но и картинки, и pdf-файлы.

OpenAI пишут, что агент очень силен в риал-ворлд задачах. Например, на ставшем знаменитым Humanity Last Exam (пост), на котором модели набирали максимум 9.4% до o3, Deep Research бьет аж 26.6!

Примеры юзер-кейсов можно посмотреть в блогпосте OpenAI. Сейчас агент уже доступен в тарифе Pro, скоро обещают раскатить на Plus и Team.

Вышло свежее исследование от Anthropic про новый метод элаймента LLM

Давненько антропики не выпускали крутых ресерчей, а тут сразу очень объемная статья с крутыми результатами, да еще и Ян Лейке (бывший ключевой ученый OpenAI) в соавторах. Разбираемся, что показали 👇

Начнем с того, что стартап уже давно занимается в частности изучением джейлбрейков – техник «хитрого» промптинга, которые позволяют обходить ограничения моделек. В ноябре, например, у них выходила статья (наш разбор) про метод обнаружения новых методов джейлбрейка. Сейчас они тоже показывают что-то похожее: Constitutional Classifiers, то есть систему классификации для защиты LLM.

В основе метода safeguard классификаторы, которые обучают полностью на синтетических данных. Такие данные генерируются на основе набора естественно-языковых правил, которые определяют, какие запросы допустимы, а какие должны блокироваться. Эти правила называются конституциями, потому метод и зовется Constitutional.

При этом так фильтруются не только выходы LLM (как происходит традиционно), но еще и сами запросы. И такой рецепт в совокупности с качественной генерацией синтетики сработал ну очень хорошо.

Надо сказать, что обычно основная проблема таких систем – это то, что они плохо приспосабливаются к новым методам промптинга. Но тут в ходе тестирования не нашлось ни одного промпта, которым бы удалось стабильно сломать защищенную таким методом систему.

А тестирование, чтобы вы понимали, было действительно масштабное: Anthropic провели целый хакатон, на котором предлагали до 15к долларов за успешные джейлбрейки. В нем приняли участие 405 человек, включая профессиональных red teamer’ов (это типа белые хакеры в мире LLM). Плюс внутренние тесты стартапа, конечно: у них есть собственная red team.

При этом по словам Anthropic процент false positive остается достаточно низким (до 0.5%), так что моделька получается даже не слишком пугливой.

В общем результаты крутые, правда. Полностью статью читайте тут: arxiv.org/abs/2501.18837