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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 39
新しいモデルGPT-5-Codexが登場。エージェンティックコーディング、リファクタリング能力が向上。
Sam Altman @sama
GPT-5-Codex is here: a version of GPT-5 better at agentic coding.
It is faster, smarter, and has new capabilities. Let us know what you think!
The team has been absolutely cooking, very fun to watch.
2025年09月16日 03:01
https://x.com/sama/status/1967650108285259822
Chubby @kimmonismus
Codex update: so we got two-codex-namings now?
OpenAI has greatly expanded Codex based on GPT-5. The model not only writes code, but also handles entire sessions with refactoring, testing, and bug fixes. New features include improved code reviews, a modernized CLI with diffs and to-do lists, deeper IDE integration (e.g., VS Code), and faster cloud environments.
2025年09月16日 02:09
https://pbs.twimg.com/media/G053PMBXgAA17a2.png
【引用ツイート】
OpenAI https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex/ …
We’re releasing GPT-5-Codex — a version of GPT-5 further optimized for agentic coding in Codex.
Available in the Codex CLI, IDE Extension, web, mobile, and for code reviews in Github.
https://x.com/kimmonismus/status/1967643603422806021
AI関連のニュースで期待するも肩透かしを喰らう瞬間
うまく行った例だけ紹介して、実際に同じAIで試そうとすると
高確率で拒否される場合とか
あとそろそろ性的な要求を全部受け付けてくれるAIが出てきてもいいはず
【マジでヤバい!!】アメリカでのAI失業の実態と新しいAI就職氷河期について【ゆっくり解説】
https://www.youtube.com/watch?v=O0H3N-vzV_I&t=117s
AI技術のせいで失業とか、んなわけあるかいw
元々テック系の経営陣は人切りしたかったんやろ。
AI、AI言う割りには、そのAIで実業務が人間に置き換わって、
効率化できたという具体例がないんよ(プログラマー、電話サポセンとか以外で)
AI業界に集まる巨額投資に対してそれに見合った効果がまだ見えてこない。
なんか躍らされている感じがするんだよなー
洒落にならないくらい規模がでかいAIバブル崩壊が近々くるよ。
▲
この人、バカだわ
いま現在、発生してないから今後も起きないwってアホなのかと思う
それが本当ならばテクノロジー領域でのブレイクスーは一切これまで起きず、
人類は今も石器時代の生活のままだろうに
AIがバブルでそれがもし崩壊したらマジで人類の未来は真っ暗になってそれこそ連鎖的に失業の嵐だろw
暗い未来しか描けない日本人ってホント終わってるわ
もしこれが本当なら、とんでもない話です。下の投稿を覚えていますか?ほんの数日前、まで自律モデルの作業時間記録は約200分(約3時間20分)でしたが、OpenAIは現在、GPT-5-Codexが7時間以上も実行できると主張しています。
https://x.com/Dr_Singularity/status/1967659864219603415
何かを聞いても瞬時に答えが返って来るのに、7時間分の作業量ってどんなだろう。感覚的に捉えられない。
>>966
uncensored aiで検索すればいろいろ出てくるがね
どれが有名とかは分からん
ブラウザの検索エンジンにhttps://www.google.com/search?q= %s&udm=50を指定するとAIモードで検索できる
人間は7時間フルで働くAIにどこまで対抗できるのか
Wes RothさんのX
>セルゲイ・レヴィーンは、ロボット工学の真の節目は、ロボットが実世界の使用から学習する「ロボット工学のフライホイール」が始まる時だと述べた。
彼は、ロボットが一度導入されれば、その経験が改良を加速すると強調した。
タイムラインは、最初の応用範囲がどれほど狭いかによって決まる。範囲が狭ければ狭いほど、リリースは早まるからだ。
彼は、実用的なロボットが登場するまで、おそらくわずか1〜2年という、一桁の年数で現実的な進展があると予測した。
Wes RothさんのX
>セルゲイ・レヴィーンは、2025年のロボティクスが2009年の自動運転よりも有利な立場から始まると説明した。その理由は、知覚システムが現在でははるかに汎用性が高まっているためである。
彼は、知覚が過去における大きな障壁であったと指摘した——デモでは機能したが、汎用化には失敗した。
今日、より優れた機械学習システムがロボットに拡張のための確固たる基盤を提供している。
ロボット操作は運転よりも難しい面もあるが、小さな安全なタスクから始められる点が利点だ。
こうしたタスクでは失敗や修正が許容されるため、導入が容易なのである。
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