GPT Image 1.5 teeb suure hüppe: kiirem, täpsem ja parem tekst piltidel

OpenAI uus ChatGPT pildigeneraatori uuendus

Vasakul on pilt portreest, mis meenutab Vermeeri 'Tütarlaps pärlkõrvarõngaga', kuid kujutatud on meest sinises ja kuldses pearätis ning pärlkõrvarõngaga. Paremal on foto mehest heledas spordiriietuses ja roosas peapaelas, rusikad püsti, sinisel taustal tekstiga 'LET'S GET PHYSICAL'.
Pildi allikas: OpenAI

 

Ülevaade: OpenAI tutvustas GPT Image 1.5 uuendust, mis teeb ChatGPT pildigeneraatori kiiremaks ja täpsemaks. See hakkab konkureerima Google’i Nano Banana Pro uuendusega.

 

Detailid:

  • Image 1.5 teeb piltide loomise palju kiiremaks. See suudab paremini käsitleda nägusid, valgust ja muudatusi nii, et pildi stiil ja detailid jäävad ühtlaseks.
  • Ka teksti kuvamine piltidel on parem. Pikemad tekstid ja erinevad kirjasuurused tulevad nüüd selgemad ja korrektsemad.
  • Uus mudel on tõusnud esikohale Artificial Analysis ja LM Arena tekstist pildiks ning pildiredigeerimise edetabelites.
  • Lisaks lisas OpenAI uue loovuse paneeli, mis teeb vestluse kaudu piltide loomise lihtsamaks ja annab kasutajale valmis stiilivalikuid.

 

Miks see on oluline: GPT-image-1 oli omal ajal väga hea, kuid jäi ajale jalgu ja vajas uuendust. Uus versioon 1.5 viib OpenAI taas samale tasemele Google’i kõige uuemate lahendustega ja uude innovatsiooni etappi.

Google’i ja MIT uuring näitab tehisintellekti agendi kasutamise riske

Vasakul pool on üks robot, kes hoiab heledat pirni, mille traadid ühenduvad teiste robotitega paremal pool, kes on omavahel ühendatud.
Pildi allikas: Reve

 

Ülevaade: Google’i ja MIT teadlased uurisid, kas rohkemate tehisintellekti agentide kasutamine aitab probleeme paremini lahendada. Nad leidsid, et see sõltub tugevalt ülesande tüübist ja tulemused võivad olla väga erinevad.

 

Detailid:

  • Uurimisrühm tegi 180 katset OpenAI, Google’i ja Anthropicu mudelitega. Kõik said samad ülesanded ja sama tokenite eelarve.
  • Finantsanalüüsi ülesannetes parandas mitme agendi kasutamine tulemusi 81%. Minecrafti ülesannetes, kus tuli teha palju järjestikuseid samme, läks sooritus aga kuni 70% kehvemaks.
  • Kui üks agent sai juba umbes 45% ülesandest hakkama, siis rohkemate agentide lisamine tegi tulemused tihti halvemaks, sest nad kulutasid ühise ressursi kiiresti ära.

 

Miks see on oluline: Paljud ettevõtted tahavad kasutada mitme agendi süsteeme, kuid see uuring näitab, et rohkem agente ei tähenda alati paremat tulemust. Ülesannetes, kus tuleb samm-sammult tegutseda, võib üks hästi tehtud agent olla odavam ja tõhusam kui keeruline mitme agendi süsteem.