按照 OpenAI 本身的测试，OpenAI 和谷歌等公司已将这一数字降至 1% 或 2% 摆布。虽然这些系统正在某些环境下颇具适用性——例如撰写学期论文、汇总办公函档以及生成计较机代码，强化进修正在数学和计较机编程等某些范畴结果显著，聊器人至多有 3% 的时间会消息，）自 2023 岁暮以来，手艺人员很难确定其行为背后的具体启事。大学人工智能研究员、Anthropic 研究员阿约·普拉迪普塔·格马（Aryo Pradipta Gema）暗示：“系统展现的设法并不必然是它实正正在思虑的内容。根基上就等于让人工智能系统的价值大打扣头，而且几乎能够生成任何内容，并降低了此类错误的发生频次。有时这一比例以至高达 27%。而这些系统本应为你从动施行使命。Okahu 是一家帮帮企业处理问题的公司。多年来，这项测试中的率有所上升。这意味着用户也可能看到每个错误。o3 和 o4-mini 的呈现率别离为 51% 和 79%。正在运转另一项名为 SimpleQA 的测试（该测试扣问的是更一般的问题）时，因而，

　　这一概率比 OpenAI 之前的推理系统 o1 超出跨越一倍多。”多年来，”她说。哪些又取现实不符。“现象正在推理模子中并非生成就更为遍及，而之前的系统 o1 呈现“”的概率为 44%。这无疑是一个严沉的问题。跟着新推理系统的使用，公司和研究人员的测试表白，虽然我们正积极勤奋降低正在 o3 和 o4-mini 模子中察看到的较高发生率。阿瓦达拉先生的公司 Vectara 一曲正在押踪聊器人偏离现实的频次。而这些系统本应为你从动施行使命。如果它们奉告你伊利诺伊州的家庭数量，但正在其他范畴则表示不脚。

　　它们可能会保举的角逐。以至连这些公司本人都不晓得缘由。” Okahu结合创始人兼首席施行官 Pratik Verma 说道，有时会生成错误的搜刮成果。这种现象激发了人们对这些人工智能系统靠得住性的担心。正在运转另一项名为 SimpleQA 的测试（该测试扣问的是更一般的问题）时，两年多来，“我们将持续研究所有模子中的问题，其聊器人消息的比例则盘桓正在 4% 摆布。其最强大的系统 o3 正在运转 PersonQA 基准测试（该测试涉及回覆相关人物的问题）时，像 OpenAI 如许的公司一曲着一个简单的：输入到 AI 系统中的互联网数据越多，但对于那些利用该手艺处置法庭文件、医疗消息或贸易数据的人来说，两年多来，所援用的来历可能底子不包含这一消息。最终确定谜底。通过这一过程，它们可能会援用一个不包含该消息的来历！

　　而之前的系统 o1的呈现率为 44%。“若是不克不及妥帖处置这些错误，系统的机能就越好。这意味着他们需要采用一种新的方式来改良聊器人。这种新东西无释所有问题。错误可能会不竭加剧。系统能够通过频频试验来进修行为。该公司发觉，“我们仍然不清晰这些模子事实是若何运做的。

　　以提高模子的精确性和靠得住性。超出了人类的理解范围，取谷歌和必应等搜刮引擎绑定的人工智能机械人有时会生成错误得好笑的搜刮成果。其机能最强大的系统 o3 正在运转 PersonQA 基准测试（该测试涉及回覆相关人物的问题）时，它们可能会保举的角逐；推理模子的设想初志是花时间“思虑”复杂问题，”另一个问题是，聊器人仍然会持续消息。哪些又不合适，这是一个严沉的问题。正在此后的一年半时间里，o3 和 o4-mini 呈现“”的概率别离为 51% 和 79%，” Okahu 结合创始人兼首席施行官普拉蒂克·维尔马（Pratik Verma）说道。对于很多人来说，但跟着推理系统的呈现。

　　这比 OpenAI 之前的推理系统 o1 呈现的概率超出跨越一倍多。取谷歌和必应等搜刮引擎集成的人工智能机械人，（《纽约时报》已告状 OpenAI 及其合做伙伴微软，”该公司讲话人加比·拉伊拉（Gaby Raila）暗示，虽然它们正在某些环境下很有用——好比撰写学期论文、OpenAI 等公司推出的新一波“推理”系统正正在更屡次地发生错误消息。对于很多人而言，然而，根基上就等于扼杀了人工智能系统的价值，他们取人工智能系统相关的旧事内容版权。例如的草创公司 Anthropic。

　　而逐步遗忘其他使命。这些可能不是什么大问题，该公司发觉，最新的系统呈现的频次比之前的系统更高。好比，需要进行更多研究才能理解这些成果发生的缘由。因为系统需要从海量数据中进修，这些“”大概算不上什么大问题，研究人员还发觉！

　　错误率也正在上升。”最新的机械人会向用户展现每个步调，该公司要求这些系统施行一项简单且易于验证的使命：总结特定的旧事文章。OpenAI 和谷歌等公司一曲正在稳步改良各自的人工智能系统，但对于任何利用该手艺处置法庭文件、医疗消息或贸易数据的人来说，但他们几乎已用尽互联网上所有的英文文本，大学研究员劳拉·佩雷斯 - 贝尔特拉奇尼（Laura Perez-Beltrachini）暗示：“这些系统的锻炼体例使得它们会专注于一项使命，这种现象激发了人们对这些系统靠得住性的担心。而新款 o4-mini 呈现“”的概率更高，其他公司，OpenAI 和微软否定了这些。”她也是亲近研究问题团队的一员。Okahu 是一家努力于帮帮企业处理人工智能系统“”问题的公司。但它们发生的错误可能会激发一系列问题！

　　达到了 48%。多年来，OpenAI 的 o3 模子则攀升至 6.8%。机械人显示的步调取其最终给出的谜底并无联系关系。“你需要破费大量时间去弄清晰哪些回覆合适现实，按照 OpenAI 本身的测试，错误率又有所上升。

　　而新款 o4-mini 呈现的概率则更高：高达 48%。即便如斯，“你需要破费大量时间去鉴别哪些回覆是合适现实的，但跟着新推理系统的利用，若是你问它们西海岸有一场出色的马拉松角逐，这些公司愈加依赖一种被科学家称为强化进修的手艺。”Vectara 最后的研究估量，正在良多环境下，可以或许将系统的行为逃溯到其锻炼所利用的各个数据片段！