We’ve opened an office in Singapore—our fifth in the Asia-Pacific region. We’ve also signed an MOU with the Government of Singapore on AI safety and responsible adoption.
You can read more about our new office here: https://t.co/125mBgHLkM
OpenAI allocating increasingly more compute to safety could be another reason why the company is clearly experiencing an increasingly noticeable compute shortage.
One clear indication is that they had to temporarily pause new subscriptions to the $200 plan. Another is that they are significantly tightening usage limits on the existing plan and seeking a middle ground with the much more efficient GPT-6.1 Sol.
Yet GPT-6.1 is almost unbearably slow, even in Fast Mode. In other words, it is becoming increasingly clear that data center expansion is not keeping pace with demand for compute.
OpenAI’s next flagship faces safety hurdles. OpenAI reportedly diverted 10% of its compute to safety.
According to The Information, OpenAI is working to make its next flagship safe to release after canceling a less capable model over safety concerns.
The successor reportedly uses loop transformers, which repeatedly process problems internally but can make reasoning harder to monitor. Following the Hugging Face incident, OpenAI redirected roughly 10% of its compute toward alignment and safety.
The model would also undergo US government testing, potentially adding up to 30 days before release. Employees still expect one or two new models by year-end, even if the flagship isn’t ready.
"but theo, AI keeps getting more expensive! Do you really think those $200 plans are gonna stick around?"
AI is getting cheaper. The $200 plans will get better over time, not worry (ignore OAI they don't count right now) https://t.co/aMb4FeA0AP https://t.co/m5ymh5AKqR
For the cost of 8 years of $200 Claude subs, you can force your team to use shitty quantized versions of DeepSeek v4 Flash running at 30tps. Incredible deal! https://t.co/VkCvcGiDLi
A assinatura Claude Code de US$ 200 é um dos melhores valores em software no momento. Genuinamente insano o quanto de trabalho você consegue fazer sem atingir limites.
Pedi ao Opus 5.5, GPT-6.1 Sol e Muse Wonder Full para corrigir um bug
Opus encontrou a causa raiz e abriu um pr
GPT-6.1 Sol fez uma pergunta, travou com a interrupção da ferramenta de pergunta assíncrona, encontrou o bug, corrigiu-o, escreveu 300 linhas de testes e explicou-o em termos impossíveis de entender.
Muse Wonder Full encontrou um pequeno PR que outra pessoa havia aberto e disse "você provavelmente deveria mesclar isso em vez disso"
Eu realmente gosto deste modelo.
Nos últimos meses, fizemos progressos significativos na redução da eficácia dos ataques de destilação contra o Claude.
Neste post, explicamos como: https://t.co/uWiRSLBuOS
como eu sequer começo a explicar para alguém que a Anthropic e a OpenAI estão meses à frente da Meta e do Google quando gráficos como estes existem? https://t.co/eHSE87pZSU
A Anthropic afirma que "modelos de IA podem estar a meses de serem capazes o suficiente para se auto-replicarem em dispositivos IoT comerciais, como fornos inteligentes e caixas de TV Android de marcas desconhecidas".
A Anthropic está aumentando seus posts no blog sobre preocupações para o futuro próximo. https://t.co/S9MDaotHHH
acho hilário como as pessoas estão arranjando desculpas para isso e dizendo que tudo isso é apenas clickbait ou alarmismo
você só precisa perceber uma coisa sobre IA:
- se os modelos pontuarem acima de 0% em qualquer tarefa hoje, eles pontuarão perto do perfeito no futuro próximo https://t.co/yfSAG0iXTu
Agora posso dizer: Tive acesso antecipado ao novo "Watermelon" da @Meta nos últimos dias.
Perguntas capciosas não o enganaram, ele seguiu as instruções à risca e, como agente de codificação, escreveu, executou e verificou seu próprio código. A escrita criativa ainda é um pouco seca para o meu gosto, mas muito, muito, muito impressionante no geral.
Pelos meus testes iniciais, é tão bom quanto os benchmarks o fazem parecer. A Meta realmente acertou em cheio com o modelo deles!
P.S.: os benchmarks ainda me surpreenderam, de forma positiva. Não vi as avaliações dos benchmarks com antecedência.
estes também eram modelos bem antigos
OpenAI e Anthropic provavelmente podem treinar modelos muito pequenos capazes de auto-replicação https://t.co/yfSAG0jvJ2
ANTHROPIC: "modelos pequenos de IA podem estar a meses de serem capazes o suficiente para se auto-replicarem em dispositivos IoT comerciais"
"Em nossas avaliações, um modelo de 9B obteve inferência rodando em 8 dos 9 tipos de hardware que testamos" https://t.co/RT6K8c2KqK
> há mais de um mês: OpenAI resolve problema do prêmio do milênio com modelo interno
> Meta lança uma melancia
> "ACABOU PARA A OPENAI" https://t.co/L4TpROx9rt
Meta may have a major consumer AI success on its hands with Muse.
73.3% of new users return the next day. More than 30% return a week later. By day 14, Muse is at 22.5%, versus ChatGPT’s 26.8%, according to Sensor Tower figures shared by Deedy.
ChatGPT overtakes it around day 9, so Muse’s huge initial lead fades. But getting close to ChatGPT’s two-week return rate shows one thing very very clearly: people really *make use* of muse. Since its not a simple chatbot, people continue to use their agents.
Huge win for Meta.
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