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싱글벙글 대통령 자녀들....보인다 보여.....JPG
먼저 반신반인의 후손들을 살펴보자 박지만박재옥박근혜박근령 흠...다들 크게 안 닮은듯.... 다음은 엔젤두환 ㄷㄷ 전재국 전효선전재용전재만....자식농사 다 망했노...반면 손녀는 알다시피 이쁜 편이고...그리고 최고 아웃풋손자 '전우원'....ㅗㅜㅑ 탈모만 안 오면 되겠노...ㅋㅋ 다음은 노태우다!!노소영노재헌...꽤 닮은 듯 하다!! ㄷㄷ얘들은 노태우 손자, 손녀들...노태우 얼굴이 거의 안 보이노...다행인가? ㅋㅋㅋ 다음은 영삼이...김현철김은철...한 놈은 얼굴 꽁꽁 싸매서 모르겠고한 놈은 영삼이 느낌이 보인다...손자는 이렇게 생김...할배보다 낫노 ㅋㅋ다음은 머중이다..김홍일김홍업김홍걸음...장남이 제일 닮은듯...??나머지는 안경을 써서 그런가 잘 모르겠노... 손자 '김종대'는 훤칠함..김대중 젊은 시절 생각나노? ㅋㅋㅋ대망의 노무쿤 차례가 왔다!!꺄아아아아악!!!는 지랄이고...아들 노건호...보인다 보여....!!!딸 노정연....헉!!!!!어쩜 이리 닮을수가...손녀 '노서은'도 지 할배를 똑 빼닮았노 ㄷㄷㄷ최근 모습...키가 많이 큰듯....ㄷㄷ 서울대생이고 중국어 잘한다고 함... 다음은 명바이 병장의 자녀들이다 이주연이승연이시형닮은듯~ 안 닮은듯~ 삼녀 이수연은 사진 못 찾음...이건 아부지 감방 들어갈때 4남매 모습...ㅠㅠ노무현 아들이 위로해줬다고 함...그리고 외손녀가 하나 있는데옛날에 비싼 '몽클레어 패딩' 입혔다고 욕 처먹었던 그 손녀다...지금은 이렇게 큼...이름은 '조유빈'...주식만 9억원 보유 ㄷㄷ 남친이랑 알콩달콩 잘 지내는중...틱톡, 인스타에 이명박 손녀냐고 물어보면 차단당하니 자제하도록 하자 다음은 미남으로 유명한 재앙이다기대되누? 문준용문다혜음....이 아줌마가 잘못한듯....손자한테 기대를 걸어보도록 하자. 다음은 대석열...자식이 없다...개만 7마리 키우는중...ㅉㅉ 차기 주석으로 유력한 리짜이밍 총통이나 살펴보자...형 이동호...기안84 닮았노...? 동생 이윤호...착하게 생겼노...장남 이동호는 카리나의 열렬한 팬으로 추정되며...할머니 발인 다음날 여색을 즐기는 호탕한 성격을 지님... 성소수자 인권에도 열려있는 듯함... 앞날이 기대된다!
작성자 : ㅇㅇ고정닉
후티어 전술이야기
허리케인 포격 Georg Bruchmüller 게오르그 브루흐뮐러 독일 제국 포병의 스페셜리스트 게오르그 브루흐뮐러 대령이 창시한 전술로 기존의 포격 방식과는 달랐다. 기존의 포격 방식은 공격 개시 며칠 전부터 압도적인 화력을 동원하여 쉴새없이 포격을 퍼부어 주로 적의 참호와 철조망 등 방어 진지를 최대한 파괴하는 것을 목표로 삼았다면 허리케인 포격은 달랐다. 공격 개시 5시간 이내에 집중적으로 준비 포격을 실시하는 것이다. 기존의 포격방식은 장기간의 준비 포격으로 자신의 공격 의도를 적에게 노출시켜 기습을 불가능하게 하였고, 무인 지대를 포탄 구덩이로 뒤덮어서 보병의 신속한 공격의 발목을 잡았기에 허리케인 포격은 짧고 굵게 포격하는 것이다. 게다가 타격부위도 통신선, 지휘본부,병력 집결지 등을 타격했다. 또한 포탄도 고폭탄, 연막탄, 화학탄등 다양한 탄을 섞어 사용하여 적의 후방을 집중 포격하여 적 진지를 대혼란에 빠뜨려 적의 저항 의지를 꺾는다. 즉 적이 정신을 못차리게 만드는것이다. 그리고 허리케인 포격으로 적이 혼란스러운 틈을 타 스톰트루퍼를 투입시킨다. 스톰트루퍼 돌격대는 기존에도 있었던 부대였다. 하지만 이들을 창설한 칼조브는 이 부대를 지휘하지도 못하고 이들은 원래 임무와는 다르게 일반병들과 같이 대프랑스 전선에 배치되어 협상군의 맹공에 절반의 가까운 병력이 별 활약도 없이 증발해버리고 만다. Willy Rohr 빌리 로어 대위 하지만 빌리 로어 대위에 의해 스톰트루퍼는 다시 부활하게 된다. 이 빌리 로어 대위의 말을 들어보면 스톰트루퍼의 목표를 알 수 있는데 "화력과 속도로 적을 제압한다." 그렇다 스톰트루퍼 즉 돌격대는 그 탄생부터 전선돌파라는 숙명을 가지고 태어난 것이다. 빌리 로어 대위는 일반 부대에서 능력있는 병사들(베테랑병사, 정예병사들)을 차출 후, 선발 선발된 병사들은 고강도의 체력 훈련을 받으며 마침내 새로운 돌격대 스톰트루퍼가 탄생하였다. 후티어 전술 Oskar Emil von Hutier 오스카 에밀 폰 후티어 독일의 장군 후티어는 이러한 허리케인 포격 전술과 돌격대 전술을 합치고 보완하여 이른바 후티어 전술을 만들었다. 그럼 후티어 전술의 전개를 보자 허리케인 포격으로 적을 혼란스럽게 만든다. 돌격대에는 보다 큰 재량권을 주어서 인접 부대와의 엄호 하에(이동탄막사격 등등) 은폐·엄폐물을 이용하여 적진으로 접근한 다음, 적의 방어 태세를 살펴서 강한 지점은 우회하고 약한 지점을 골라서 공격한다. 그리고 야포의 사거리를 넘어서 적 전선에 다다르면 이때부터 돌격대의 진가를 볼 수 있다. 앞서서 말한 빌리 로어는 "화력과 속도로 적을 제압한다" 라는 말에서 알 수 있듯이 돌격대에 당시 보병부대에서 보기힘든 화력을 주었는데, 대위가 지휘하는 돌격대대 인원 850명에게는 경기관총 24정, 중박격포 8문, 경박격포 8문, 화염방사기 8정, 경포 4문 외에도 다수의 중기관총과 기관단총, 총류탄등 다양하고 강력한 화기를 운용하였다. 그래서 돌격대들은 이러한 화력을 가지고 전선을 휘집어 놓고 다녔다. 그들은 전선을 공격하면서 끊임없이 전진, 또 전진해야 했고, 보급이나 증원을 위하여 멈춰서는 것은 용납되지 않았다. 그야말로 체력이 완전히 바닥나서 더 이상 움직일 수 없게 되었을 때에야, 그들 앞으로 새로운 부대가 임무 교대하여 진격 속도를 계속 유지하였던 것이다. 즉 기습의 효과를 최대한 이용하면서 강력한 화력으로 적의 방어선을 돌파하고 신속하게 후방으로 침투하여 적을 혼란시키고 사기를 떨어뜨려서 궤멸시킨다는 것이다. 전격전의 3대 요소인 기습(Surprise), 속도(Speed), 화력의 우세 (Superiority of Fire) 모두 갖추고 있었던 것이다. 이것이 후티어 전술의 알파이자 오메가이다. - dc official App
작성자 : 카다뮴고정닉
OpenAI, o3와 o4-mini 출시
OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 전체 도구 접근성을 갖춘 역대 가장 스마트하고 유능한 모델오늘 OpenAI는 응답하기 전에 더 오래 생각하도록 훈련된 o-시리즈 모델의 최신 버전인 OpenAI o3와 o4-mini를 출시합니다. 이는 저희가 지금까지 출시한 모델 중 가장 스마트한 모델로, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 사람을 위한 ChatGPT의 능력을 한 단계 끌어올렸습니다. 처음으로 저희 추론 모델이 ChatGPT 내의 모든 도구를 능동적으로 사용하고 결합할 수 있게 되었습니다. 여기에는 웹 검색, Python을 사용한 파일 및 기타 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 깊이 있는 추론, 이미지 생성까지 포함됩니다. 결정적으로, 이 모델들은 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 추론하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 보다 능동적인 ChatGPT를 향한 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 전체 도구 접근성의 결합된 힘은 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에서 훨씬 더 강력한 성능으로 이어져 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 세웁니다.변경된 점OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 다양한 분야에서 최고 성능을 보여주는 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 SOTA(최고 수준)를 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉시 명확하지 않을 수 있는 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 작업에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상과 같은 분야에서 뛰어났습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄격함을 강조하고, 특히 생물학, 수학, 공학 분야 내에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2025에서 o4-mini는 Python 인터프리터 접근 권한이 주어졌을 때 99.5%의 점수를 기록하여 이 벤치마크를 사실상 포화시켰습니다. 전문가 평가에서도 STEM 외 작업뿐만 아니라 데이터 과학과 같은 영역에서도 이전 모델인 o3-mini보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용량 한도를 지원하므로, 추론이 필요한 질문에 대해 대용량, 고처리량 옵션으로 강력합니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델보다 향상된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델과 비교할 때, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더 개인화되고 관련성 있게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적으로 느껴질 것입니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이 확장 경로를 RL에서 다시 추적함으로써 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수만큼 확장했지만, 여전히 명확한 성능 향상을 확인하여 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증했습니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용으로 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 강화 학습을 통해 두 모델 모두 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 즉, 도구를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제 사용해야 하는지 추론하도록 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배포하는 능력은 개방형 상황, 특히 시각적 추론 및 다단계 워크플로우를 포함하는 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에 반영됩니다.이미지로 생각하기처음으로 이 모델들은 이미지를 사고 과정에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것이 아니라, 이미지로 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 혼합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 멀티모달 벤치마크 전반에 걸친 최첨단 성능에 반영됩니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐리거나, 뒤집히거나, 저화질이라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 즉석에서 이미지를 회전, 확대/축소 또는 변환하여 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 해결할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.능동적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출을 통해 사용자 지정 도구에도 완전히 접근할 수 있습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하도록 훈련되었으며, 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 신속하게 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 선택합니다.예를 들어, 사용자는 "캘리포니아의 여름 에너지 사용량은 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측을 구축하기 위한 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하며 여러 도구 호출을 연결할 수 있습니다. 추론을 통해 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공 업체의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 모델의 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 합성 및 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.비용 효율적인 추론 발전OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 모델 중 가장 지능적이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025 AIME 수학 경진대회에서 o3의 비용-성능 경계는 o1을 명백히 개선하며, 유사하게 o4-mini의 경계는 o3-mini를 명백히 개선합니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3 및 o4-mini는 각각 o1 및 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 기능이 향상될 때마다 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini의 경우, 생물학적 위협(바이오리스크), 멀웨어 생성, 탈옥과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가하여 안전성 훈련 데이터를 완전히 재구축했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3 및 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 프론티어 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이전의 이미지 생성 작업과 유사하게, 사람이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인의 대화 중 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 역대 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 태세 프레임워크에 따라, 프레임워크가 다루는 세 가지 추적 기능 영역인 생물학적 및 화학적, 사이버 보안, AI 자기 개선 전반에 걸쳐 o3 및 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, o3 및 o4-mini 모두 세 범주 모두에서 프레임워크의 "높음" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 상세 결과는 첨부된 시스템 카드에 게시했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 프론티어 추론또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 컴퓨터에서 직접 작동하며, o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, GPT-4.1과 같은 추가 API 모델에 대한 지원이 곧 제공될 예정입니다.스크린샷이나 저해상도 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 멀티모달 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex(새 창에서 열림)에서 완전한 오픈 소스로 제공됩니다.이와 함께 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. API 크레딧 형태로 25,000달러 단위의 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.접근성ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 접근 권한을 얻게 됩니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 플랜의 속도 제한은 이전 모델 세트에서 변경되지 않았습니다.몇 주 내에 전체 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3 및 o4-mini는 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직을 확인(새 창에서 열림)해야 할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서(새 창에서 열림)를 살펴보고 더 많은 업데이트를 기대해 주세요.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: o-시리즈의 특화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써 미래의 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.- (오픈AI) o3 및 o4-mini 공개2025년 4월 16일 | 출시 | 제품OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 역대 가장 스마트하고 유능하며 완전한 도구 접근성을 갖춘 모델[ChatGPT에서 사용해 보기]오늘, OpenAI는 o-시리즈의 최신 모델인 o3와 o4-mini를 출시합니다. 이 모델들은 응답하기 전에 더 깊이 사고하도록 훈련되었습니다. 현재까지 저희가 출시한 모델 중 가장 스마트하며, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 이들에게 ChatGPT 역량의 획기적인 발전(step change)을 보여줍니다. 처음으로 저희 추론 모델들은 스스로 판단하여(agentically) ChatGPT 내의 모든 도구 – 웹 검색, Python을 이용한 파일 및 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 심층 추론, 이미지 생성까지 – 를 활용하고 조합할 수 있습니다. 결정적으로, 이 모델들은 언제 어떻게 도구를 사용해야 할지 추론하여, 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 생성함으로써 더 복잡한 문제를 해결하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더욱 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 더욱 주체적인(agentic) ChatGPT로 나아가는 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 완전한 도구 접근성의 결합은 학술 벤치마크와 실제 과제 전반에서 현저하게 향상된 성능으로 이어져, 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 제시합니다.무엇이 달라졌는가OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 전 분야에 걸쳐 기술의 한계를 넓히는 저희의 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉각적으로 명확하지 않은 복잡한 질의에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 보입니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 과제에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상 분야에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄밀함을 높이 평가했으며, 특히 생물학, 수학, 공학 분야에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2024 및 2025에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 전문가 평가에서는 데이터 과학과 같은 영역뿐만 아니라 비 STEM 분야에서도 이전 모델인 o3-mini를 능가했습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용 한도를 지원하므로, 추론 능력이 중요한 대량, 고처리량 질문에 강력한 옵션입니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델들보다 개선된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델들과 비교하여, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더욱 개인화되고 관련성 높게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적인 느낌을 줄 것입니다.모든 모델은 ChatGPT의 'o4-mini-high'와 유사한 높은 '추론 노력(reasoning effort)' 설정에서 평가되었습니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 저희는 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이번에는 강화 학습에서 스케일링 경로를 되짚어봄으로써, 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수(order of magnitude)만큼 확장했음에도 여전히 명확한 성능 향상을 확인했습니다. 이는 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증합니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용에서 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 저희는 강화 학습을 통해 두 모델이 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 단순히 도구 사용법뿐만 아니라 언제 사용해야 할지 추론하는 능력을 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배치하는 능력은 특히 시각적 추론과 다단계 워크플로우를 포함하는 개방형 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학술 벤치마크와 실제 과제 모두에 반영되었습니다.이미지와 함께 사고하기처음으로 이 모델들은 이미지를 자신의 사고 과정(chain of thought)에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것을 넘어, 이미지를 가지고 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 결합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 다중 모드 벤치마크 전반에서 최첨단 성능으로 나타납니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐릿하거나, 뒤집혀 있거나, 저품질이더라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 이미지를 즉석에서 회전, 확대/축소 또는 변형하는 등 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 풀 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.주체적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출(function calling)을 통해 사용자의 자체 맞춤형 도구에도 완전한 접근 권한을 갖습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하고, 언제 어떻게 도구를 사용하여 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 신속하게 생성할지 선택하도록 훈련되었습니다.예를 들어, 사용자가 "캘리포니아의 여름철 에너지 사용량이 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측 모델을 구축하기 위해 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하는 등 여러 도구 호출을 연쇄적으로 수행할 수 있습니다. 추론 능력 덕분에 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공자의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 살펴보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 종합, 그리고 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.링크OpenAI o3는 검색을 사용하지 않고도 정확한 응답을 얻는 반면, o1은 정확한 응답을 제공하지 못합니다.비용 효율적인 추론의 발전비용 대비 성능: o3-mini 및 o4-mini비용 대비 성능: o1 및 o3OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 가장 지능적인 모델이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025년 AIME 수학 경시대회에서 o3의 비용-성능 경계선은 o1보다 확실히 개선되었으며, 마찬가지로 o4-mini의 경계선도 o3-mini보다 확실히 개선되었습니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3와 o4-mini는 각각 o1과 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 능력의 모든 개선에는 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini를 위해 저희는 안전 훈련 데이터를 완전히 재구축하여 생물학적 위협(바이오리스크), 악성 코드 생성, 탈옥(jailbreaks)과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3와 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 저희는 최전선 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이미지 생성에서의 이전 작업과 유사하게, 인간이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인에서 대화의 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 현재까지 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 상태 프레임워크에 따라, 저희는 프레임워크에서 다루는 추적된 세 가지 능력 영역인 생물학 및 화학, 사이버 보안, AI 자가 개선에 걸쳐 o3와 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, 저희는 o3와 o4-mini 모두 세 가지 범주 모두에서 프레임워크의 "높음(High)" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 자세한 결과는 첨부된 시스템 카드에서 발표했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 최첨단 추론저희는 또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 사용자의 컴퓨터에서 직접 작동하며 o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, 곧 GPT-4.1과 같은 추가 API 모델도 지원할 예정입니다.스크린샷이나 간단한 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 다중 모드 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 사용자 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex에서 완전히 오픈 소스로 공개됩니다.이와 함께, 저희는 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. 미화 25,000달러 단위의 API 크레딧 형태로 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.이용 안내ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 이용할 수 있습니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 요금제의 속도 제한은 이전 모델 세트와 동일하게 유지됩니다.몇 주 안에 완전한 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3와 o4-mini 모두 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직 인증이 필요할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서를 살펴보고 추가 업데이트를 기다려 주십시오.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: 저희는 o-시리즈의 전문화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써, 저희의 미래 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.원문 링크- o3 사용 후기 (vs 2.5 pro)OAI에 좀 편향되게 평가하는 아저씨긴한데 그래도 참고하삼biomedical scientist임- o3 문제퓰이 개지리는데??? (vs 2.5 pro) 위 문제 이미지로 넣고 풀게 시킴 O3 원큐에 정답 2.5 pro: 밑에 잘렸는데 답 9 라고함 = ㅂㅅ 추가로 o1 pro, o3 mini, grok3 다 못풀었었음 옛날에 이미 다 시켜봄 - dc official App- 속보) 애니프사의 o3 / o4mh 사용후기...jpg- 속보) o3 시간맞추기 최초성공지금까지 시계보고 시간맞추는 모델은 없었는데 o3가 최초 통과함. o4미니는 실패 - dc official App
작성자 : sama고정닉
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