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3 resultados para «Alex Beutel»
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OpenAI NewsOpenAI presenta HealthBench, un nuevo benchmark para evaluar sistemas de IA en salud
OpenAI presentó HealthBench, un benchmark para evaluar sistemas de IA en salud, desarrollado con 262 médicos de 60 países. Incluye 5.000 conversaciones realistas con rúbricas creadas por médicos y 48.562 criterios de evaluación. Según la empresa, sus modelos recientes mejoraron un 28% en la prueba y ya superan a los médicos en la redacción de respuestas, aunque persisten desafíos en confiabilidad y contexto.
OpenAI publica la tarjeta de seguridad de Operator, su agente que usa computadoras
OpenAI publicó la tarjeta de seguridad de Operator, una vista previa de investigación de su modelo Agente que usa computadoras (CUA), que combina la visión de GPT-4o con razonamiento por refuerzo para operar interfaces gráficas como un humano. El informe detalla evaluaciones de riesgo de frontera: CBRN y autonomía del modelo califican como riesgo bajo, ciberseguridad bajo y persuasión medio, con una tasa de éxito del 1% en tareas de riesgo biológico. También describe mitigaciones en capas, como rechazos proactivos, confirmaciones antes de acciones críticas y un monitor de inyección de prompt con 99% de recall, y anuncia la disponibilidad del modelo en la API como computer-use-preview desde el 11 de marzo de 2025.
- Alex Beutel
- Andrea Vallone
- Andrew Howell
- Anting Shen
- Casey Chu
- David Medina
- David Robinson
- Dibyo Majumdar
- Eric Wallace
- Filippo Raso
- Fotis Chantzis
- Heather Whitney
- Hyeonwoo Noh
- Jeremy Han
- Joaquin Quinonero Candela
- Joe Fireman
- Kai Chen
- Kai Xiao
- Kevin Liu
- Lama Ahmad
- Lindsay McCallum
- Miles Wang
- Noah Jorgensen
- Owen Campbell-Moore
- Peter Welinder
- Reiichiro Nakano
- Saachi Jain
- Sam Toizer
- Sandhini Agarwal
- Sarah Yoo
- Shunyu Yao
- Spencer Papay
- Tejal Patwardhan
- Tina Sriskandarajah
- Troy Peterson
- Winston Howes
- Yaodong Yu
- Yash Kumar
- Yilong Qin
OpenAI publica la tarjeta de sistema del modelo o1 con evaluaciones de seguridad y riesgos
OpenAI publicó la tarjeta de sistema de sus modelos o1 y o1-mini, entrenados con aprendizaje por refuerzo para razonar mediante cadena de pensamiento. Según las evaluaciones del Marco de Preparación, o1 fue clasificado como riesgo medio en persuasión y en amenazas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares (CBRN), y riesgo bajo en ciberseguridad y autonomía del modelo. El informe detalla mejoras frente a GPT-4o en rechazo de contenido no permitido, robustez ante jailbreaks y reducción de alucinaciones, aunque señala riesgos emergentes como el engaño en la cadena de pensamiento y capacidades básicas de "scheming" detectadas por Apollo Research.