概要
OpenAIのProject Strawberryは、従来のAIモデルを超越し、先進的な推論能力と人間の感情に共鳴する能力を統合することを目指した革新的な取り組みです。2015年12月にElon MuskやSam Altmanを含む技術者たちによって設立されたOpenAIによって立ち上げられたこのプロジェクトは、人工汎用知能（AGI）の実現を目指してAIの限界を押し広げることを目標としています。このプロジェクトの目的は、複雑なタスクを自律的に実行し、詳細な研究を行うことができるAIシステムを開発することであり、法務、ビジネス、クリエイティブ産業などのさまざまな分野に革命をもたらすことを約束しています。
Project Strawberryの開発は秘密裏に進められ、2023年11月にOpenAI CEOのSam Altmanが解任されたことに伴い、公の注目を集めました。この出来事は、AI技術の急速な発展と商業化に関する内部での議論を浮き彫りにしました。プロジェクトはエネルギーベースのモデル（EBM）と専門の「ディープリサーチ」データセットを活用し、AIが長期的な計画と複雑な問題解決タスクを自律的に実行できるようにします。
革新的な技術フレームワークには、複数日のタスクを遂行できるAI「エージェント」と、新技術を考案できる「イノベーター」が含まれており、「包括的な自律性を持つ組織」に進化することを目指しています。その有望な能力にもかかわらず、Project Strawberryは重要な倫理的および技術的課題に直面しています。
このような先進的なAIシステムの潜在的な社会的影響は、悪用を防ぎ、人間の価値観に沿ったものにするための強固な安全策を必要とします。OpenAIの戦略的アプローチは、継続的な監視と訓練後の技術を含み、責任あるAI開発へのコミットメントを強調しています。それにもかかわらず、AGIへの進捗の実現可能性と測定に関しては、AI研究コミュニティ内で継続的な議論があります。
Project Strawberryが進展するにつれて、AIの進歩の二重の性質を強調しています: 前例のない機会を提供する一方で、複雑な倫理的、規制的、社会的な問題を提起しています。プロジェクトの成功は、さまざまな領域におけるAIの役割を再定義する可能性がありますが、そのような強力な技術の広範な影響について慎重に考慮する必要性も強調しています。
背景
OpenAIは、2015年12月にイーロン・マスク、サム・アルトマン、グレッグ・ブロックマン、イリヤ・サツケバー、ヴォイチェフ・ザレンバ、ジョン・シュルマンなどの技術界の著名人によって設立され、安全で有益な汎用人工知能（AGI）の開発を使命としています[1][2]。この組織は、AGIが人類全体に利益をもたらすことを目指し、透明性とオープンソース開発を強調することで他の技術大手と一線を画しています[1]。
当初、OpenAIは野心的な目標と多額の資金援助（イーロン・マスクや他の投資家からの10億ドルのコミットメントを含む）にもかかわらず、重大な課題に直面しました[3]。エース研究者とエンジニアからなるチームは、どの方向に進むべきかをしばしば不確かに感じていました。例えば、サム・アルトマンは、オフィスもなく、ブロックマンのアパートで将来の行動を議論していた初期の日々を思い出します[3]。この期間、OpenAIの研究は従来のラボ環境に似ており、Googleのような業界大手がAI開発で何年も先を行っている現実に苦慮していました[3]。
2017年、Googleの8人の研究者によって共著された変革的な研究論文「Attention Is All You Need」の発表が大きな転機となりました。この論文は、注意機構を通じてニューラルネットワークが言語を効率的に処理・生成できるようにするコンセプトであるトランスフォーマーを紹介し、分野を革新しました[3]。トランスフォーマーモデルは、その後のOpenAIの多くのプロジェクトの基盤技術となりました。
2019年、OpenAIは非営利から制限利益モデルに移行し、Microsoftからの10億ドルの投資によって大きく支援されました[4]。この変化により、OpenAIは研究開発努力を拡大し、以降の数年間でいくつかのAIのブレークスルーに貢献しました。
Project Strawberryの概要
Project Strawberryは、従来のAIモデルの境界を超えることを目的としたOpenAIの最新の試みです。従来のタスク指向で硬直的なモデルとは異なり、Project Strawberryは人間の感情を理解し共鳴するように設計されており、深い意味のある対話が可能になる可能性があります[5]。このプロジェクトはAI進化の重要な飛躍として位置付けられており、複雑で多段階の問題をナビゲートし、自律的に深い研究を行う高度な推論能力を約束しています[5]。
目標
OpenAIのProject Strawberry（旧称Project Q*）は、AIシステムの推論能力を向上させることを目的とした秘密のイニシアチブから生まれました。このプロジェクトは、2023年11月のOpenAI CEOサム・アルトマンの高プロファイルな解任により公に知られるようになり、Project Q*の急速な開発と商業化に関する内部の議論と推測が明らかになりました[6]。Project Strawberryは、特に長期的な計画と複雑な問題解決が必要なタスクにおける現在のAIシステムの限界に対処することを目指しています。エネルギーベースのモデル（EBM）と専門の「深層研究」データセットを利用することで、このプロジェクトは自律的に深い研究を行い、一貫した出力に洞察を統合できるAIモデルを開発することを目指しています[6]。
技術的驚異
Project Strawberryの技術的フレームワークには、「エージェント」のような様々な段階が含まれています。ここでは、AIが数日にわたり自律的にタスクを実行し、「イノベーター」は新しい技術を考案する能力を持ち、最終段階として「組織」があり、これは包括的な自律性と複雑さを持つAIシステムを表しています[6]。この開発の重要な側面は、Project Strawberryモデルが単に質問に対する答えを生成するだけでなく、先を見越して計画を立て、自律的にインターネットを利用して「深い研究」を行う能力を持つことです[7]。これらの能力に対する興奮にもかかわらず、今後の道のりは技術的および倫理的な課題に満ちており、その影響と潜在的な問題の全範囲はまだ明らかになっていません[8]。
社会的影響
OpenAIが人工汎用知能（AGI）の聖杯を達成するために疾走する中、その責任ある開発を追求する姿勢は変わりません。Project StrawberryパワードAIの驚異的な能力は、人類の利益のために活用されなければなりません。プロジェクトのマイルストーンを達成するためには、悪用を防ぎ、AIの行動が人間の価値観と一致することを保証するための強固な安全策が必要です[8]。OpenAIの戦略的アプローチは、トレーニング後の技術と継続的な監視を含み、AI能力の責任ある進展に対するコミットメントを示しています。しかし、プロジェクトはまだ初期段階にあり、AGIへの進捗を測定する方法や、そもそもAGIが明確に定義されているか達成可能な目標かどうかについて、AI研究コミュニティ内でのコンセンサスはありません[6]。
開発
Project Strawberryは、人工知能能力の限界を押し広げることを目指すOpenAIの野心的な試みを表しています。このプロジェクトは、AIモデルを「長期的タスク」（LHT）を遂行するための「深い研究」データセットでトレーニングすることで、既存の技術的制限を克服することを目指しています[6]。これには、AIが自律的に詳細な研究を行い、膨大なデータから一貫した洞察を統合する能力を持つことなど、重要な技術的課題が含まれます[6]。
Project Strawberryの重要な特徴の一つは、基本的な問題解決能力から組織全体を自律的に管理する能力に進化するAIシステムを作成することを目指した五段階のランキングシステムです[6]。この作業の重要性は、モデルの人間のような推論能力を示す内部デモンストレーションによって強調されています[6][9]。内部の論争や倫理的懸念などの課題に直面しつつも、開発チームはAI能力の定義された段階を進展させることにコミットしています[6]。これらのAIモデルのトレーニングプロセスは非常に重要です。
最初は、アルゴリズムは未訓練のパラメータ、つまりランダムな値から始まり、複雑なトレーニングプロセスを通じて最適化される必要があります[10]。
プロジェクトは、トレーニング後の「ファインチューニング」方法を利用し、事前にトレーニングされたモデルをターゲットタスクに適応させ、良い回答と悪い回答の例を使用して性能を向上させます[9]。このアプローチにより、AIは複雑な計画や実行などのターゲットタスクに特化し、その性能を向上させることができます[11]。
さらに、プロジェクトの方法論は、2022年のスタンフォードの「自己学習推論者」（STaR）に似ており、知能レベルを向上させるために自分自身のトレーニングデータを反復的に作成します[9]。この反復的なプロセスは興味深くも恐ろしいものであり、重大な倫理的および技術的課題を提起します[9]。
トレーニングには、バイアスを減らし、AIが公正な意思決定を行うことを保証する対抗訓練などの技術が含まれます[6]。
OpenAIの使命が非営利から営利に移行することも、Project Strawberryの開発に影響を与えます。このシフトは投資収益の必要性を伴い、規制の監視が増し、ステークホルダーの影響分析の必要性が高まります[12][13]。プロジェクトは、戦略的決定の長期的な影響をモデル化し、潜在的な規制の変更を予測し、複雑な競争シナリオをシミュレートすることを目指しています[13]。
技術的側面
OpenAIのProject Strawberry、またはQとしても知られるプロジェクトは、人工知能の研究と開発において大きな飛躍を遂げています。Project Strawberryの主要な目的の一つは、長期的な計画と複雑な問題解決が可能なAIを開発する際の技術的な複雑さを克服することです。
この目的を達成するために、プロジェクトは「long-horizon tasks」（LHT）を実行するためにAIモデルを支援する「深層研究」データセットを使用しています[6]。これらのタスクには、AIが自律的に詳細な研究を行い、膨大なデータから一貫した洞察を合成することが含まれ、技術的な課題が多く存在します。
Qの技術基盤には、その推論能力に重要な役割を果たすエネルギーベースモデル（EBM）が含まれています。EBMは、質問とその潜在的な回答の適合性を「エネルギー」スコアを割り当てて評価し、スコアが低いほど適合性が高いことを示します[6]。このメカニズムにより、モデルはより関連性の高い一貫した決定を下すことができ、論理的推論と象徴的処理能力が向上します。特に、Q*は小学生レベルの数学問題を解決する能力を示しており、AI技術の大幅な進展を示しています[6]。
Project Strawberryのもう一つの重要な要素は、コンピュータビジョンのためのAIアルゴリズムの使用であり、これによりマシンが視覚データを効果的に解釈し分析することが可能になります。これらのアルゴリズムには、Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）やHistogram of Oriented Gradients（HOG）などの従来の方法に加え、Convolutional Neural Networks（CNNs）やGenerative Adversarial Networks（GANs）などの深層学習アプローチが含まれています[6]。これらの技術により、システムは画像やビデオを正確に処理し理解する能力を得ます。
さらに、Project Strawberryは、トレーニングデータを精査して潜在的なバイアスを特定し削減するための教師なし学習アルゴリズムも取り入れています。敵対的トレーニングなどの手法を用いて、これらのバイアスを軽減し、より公正で倫理的なAIの結果を保証します[6]。
また、Project Strawberryには「ファインチューニング」と呼ばれる専門的な後処理も組み込まれています。これは、スタンフォード大学の2022年の「Self-Taught Reasoner」（STaR）に似た方法論で、良い回答と悪い回答の具体例を用いて基礎モデルを適応させることを含みます[9]。自らのトレーニングデータを反復的に作成することで、AIは複雑なタスクでのパフォーマンスを向上させます[9]。
これらの技術的側面の総合的な目標は、基本的な問題解決能力から組織全体を自律的に管理する能力まで進化するAIシステムを作り出すことです。OpenAIの五段階評価システムは、この野心的な性質を強調し、時間の経過とともにますます複雑なタスクを処理できるAIシステムの開発を目指しています[6]。Project Strawberryの成功は、AI分野に深い影響を与え、広範な複雑なタスクを実行できるより高度な自律システムの道を開く可能性があります。
特徴
OpenAIのProject Strawberryは、人工知能の分野における能力と影響を高めるためのいくつかの重要な特徴を備えています。これらの特徴には、教師あり学習アルゴリズムの統合、先進的な自然言語処理（NLP）技術、コンピュータービジョンアルゴリズム、教師なし学習法、およびニューラルネットワークベースのAIアルゴリズム[6]が含まれます。
教師あり学習アルゴリズム
このプロジェクトでは、AIモデルを効果的にトレーニングするために教師あり学習アルゴリズムを使用しており、高い精度と信頼性でタスクを実行できるようにしています。これらのアルゴリズムは、ラベル付きデータに基づいてパターンを認識し、予測を行うためにAIシステムを教育するために不可欠です[6]。
先進的な自然言語処理（NLP）
先進的なNLP技術は、Project Strawberryの基盤を成しており、AIモデルが人間のようなテキストを理解し生成することを可能にします。この能力は、例えば自動要約や一貫性のあるテキスト生成など、高度なテキスト理解と生成を必要とするアプリケーションにとって重要です[6][14]。マルチヘッド自己注意メカニズムの組み込みにより、モデルは入力テキストのさまざまな側面の相互作用を捉えることができ、その理解と生成能力が向上します[14]。
コンピュータービジョンアルゴリズム
Project Strawberryは高度なコンピュータービジョンアルゴリズムも統合しており、AIシステムが視覚データを効果的に解釈および分析できるようにしています。これらのアルゴリズムは、画像認識やビデオ要約など、画像やビデオの理解を必要とするアプリケーションにとって不可欠です[6]。
教師なし学習方法
教師あり学習に加えて、教師なし学習方法もProject Strawberryにおいて重要な役割を果たしています。これらの方法は、明示的なラベル付けがなくてもデータ内のパターンや構造を識別することができ、クラスタリングや異常検知などのタスクに有益です[6]。
ニューラルネットワークベースのAIアルゴリズム
このプロジェクトはニューラルネットワークベースのAIアルゴリズムを活用しており、これは高度なAIモデルの開発において基本的な役割を果たし、時間とともに学習および適応する能力を持ちます。これらのアルゴリズムは、基本的な問題解決から複雑な意思決定プロセスに至るまで、さまざまなAI機能を支えています[6]。
推論能力
Project Strawberryの注目すべき特徴は、AIモデルの推論能力を強化することに重点を置いていることです。推論は、AIの計画立案、複雑な問題解決、および高度なタスクの自律的な実行能力を向上させるための重要な要素と見なされています。これには、詳細な研究の実施、ウェブの自律的な閲覧、および調査結果の一貫した洞察への統合能力が含まれます[6][15][16][17]。例えば、STARメソッドは、GPTJのような小型モデルの性能をはるかに大きなモデルと同等のレベルに引き上げ、推論タスクにおける効率と効果を示しています[15]。
プロジェクトの目的とフレームワーク
OpenAIのAI能力の進展フレームワークは、現在のAI（例えばChatGPT-4）を初期の「推論者」レベルに位置づけています。この段階は、外部ツールを使用せずに高度に教育された人間と同じくらい効果的に基本的な問題を解決するAIの能力を特徴としています。フレームワークは、「エージェント」、「イノベーター」、「組織」など、AIの自律性と複雑さのレベルが高まる次の段階を概説しています[6]。
Project Strawberryの主要な目標は、特に長期的な計画と複雑な問題解決を必要とするタスクにおいて、現在のAIシステムの限界に対処することです。プロジェクトの専門的な「ディープ・リサーチ」データセットは、AIモデルが包括的な研究を行い、貴重な洞察を生成するのを支援するように設計されています[6]。これらの高度な機能を統合することで、Project StrawberryはAIの能力の限界を押し広げ、将来的により自律的で知的なシステムのための舞台を整えることを目指しています。
Project Strawberryの使い方
長期タスク (LHT)
Project Strawberryは、OpenAIのAIモデルが長期タスク（LHT）を実行できるようにすることを目指しています。これらのタスクには、計画や一連の行動を長期間にわたって実行することが含まれます。例として、詳細なインターネットリサーチや通常はソフトウェアおよび機械学習エンジニアが扱う作業があります[18]。この開発は、AIの自律的なウェブブラウジング能力を向上させるために設計された専門的な「ディープリサーチ」データセットを活用しており、「コンピュータ使用エージェント」（CUA）がその発見に基づいて行動します[19][18]。
様々な分野におけるAI
法的分野
法的分野では、Project StrawberryのようなAIモデルが判例分析や先例の特定を革命的に行うことができ、弁護士が効率的かつ正確にケースを準備するのを助けます[6]。これらのタスクを自動化することで、法律専門家は仕事の戦略的側面により集中でき、大幅な時間とリソースの節約が可能になります。
ビジネスオペレーション
ビジネスオペレーションは、Project Strawberryの能力から大きな利益を得ることができます。AIが市場動向を分析し、経済の変化を予測し、リスクを評価する能力は、企業が情報に基づいた投資判断を行い、戦略を最適化するのに役立ちます[6]。このレベルの分析は、迅速でデータ駆動型の意思決定が重要なダイナミックな市場環境において非常に貴重です。
クリエイティブ産業
Project Strawberryの人間のような推論能力は、執筆、アート、音楽、ビデオ制作、ゲームデザインなどのクリエイティブ分野で革新的な成果をもたらす可能性があります。AIがオリジナルで創造的なコンテンツを生成する能力は、創造性の限界を押し広げ、新たな芸術表現の道を開くことができます[6]。
保険業界
保険業界は既にデジタルクレーム処理やカスタマーサービスにAI技術を統合しています。Project Strawberryはこれらの能力を強化し、クレーム処理をより効率的にし、迅速かつ正確な応答を通じて顧客満足度を向上させることができます[6]。
社会的影響とアクセス
AI技術に支えられた制御環境農業（CEA）の使用は拡大し、生産の地域や季節を増やし、消費者のアクセスを向上させると予想されています。このアプローチは、害虫の圧力と農薬の使用を減少させ、環境への影響を最小限に抑えることができます[20]。さらに、都市部および郊外で果物を生産する能力は、地元産食品に対する消費者の需要の増加と一致し、食糧システムをより地域化し、持続可能なものに変える可能性があります[20]。
Project Strawberryに対する評価
OpenAIのProject Strawberryは、さまざまな分野から賛否両論の評価を受けています。ソラの公開デモンストレーション後、学術界のリーダーからの懐疑的な意見にもかかわらず、エンターテインメント業界の著名人からは大きな関心が寄せられています。俳優兼映画監督のタイラー・ペリーは、テキストの説明からリアルなビデオを生成する技術に驚きを示し、物語の創作やコンテンツ制作に革命をもたらす可能性があると述べています。ペリーはソラの可能性に非常に興奮しており、アトランタにある自身の映画スタジオの拡張計画を一時停止し、この新技術の探求に集中することを決めました[20]。
学術界では、反応はより穏やかでした。最近のイベントでは、サム・アルトマンとそのチームは、熱心な学者、オタク、ジャーナリストが詰めかけた満員の講堂で迎えられました。熱意は感じられましたが、プロジェクトの透明性と倫理的な影響に関する懸念もありました。アルトマン自身も、OpenAIの立ち上げ時に提案された急進的な透明性から、より慎重なアプローチへのシフトを認めており、これは進化する状況と手元にある技術変革の大きさを反映しています[3]。
Project Strawberryの業界への影響
社会的影響
OpenAIのProject Strawberryでの進展は、AI開発に伴う倫理的責任について大きな議論を巻き起こしました。内部プレゼンテーションでの人間のような推論能力のデモンストレーションは、従業員の間で懸念を増幅させ、米国証券取引委員会（SEC）などの規制当局への監視強化を求める公式なコミュニケーションを促しました[6]。これらの進展は、人工知能の進化に内在する驚くべき可能性と重大な課題の両方を浮き彫りにしています。特にQ*として知られるAIモデルを通じて、計算推論における重要な進歩を示しつつ、先進的なAIシステムの倫理的および社会的影響に関する重要な議論の触媒としても機能しています[6]。
コンプライアンスと規制措置
Project Strawberry内でのAI技術の急速な発展は、既存の規制枠組みの適切性について大きな懸念を引き起こしました。職業の置き換え、エネルギー消費、人間の作品の再現に関連する倫理的ジレンマなどの問題が前面に押し出されています。Project Strawberryに対する秘密主義は、AIコミュニティ内での憶測と興奮を煽り、多くの研究者がこのプロジェクトの結果を熱心に待ち望んでいます。しかし、これらの進展は、新たに浮上する倫理的課題に迅速に対処するための継続的な監視と積極的な措置の必要性も強調しています[6]。トレーニングデータの精査によって潜在的なバイアスを特定し、敵対的トレーニングなどの技術を使用してこれらのバイアスを軽減する戦略が、倫理基準への準拠を確保するために実施されています[6]。
経済的および競争的影響
Project Strawberryの能力は、洗練された利害関係者の影響分析、規制の先見性、および競争動態のシミュレーションにまで及びます。これらの機能により、AIシステムは戦略的決定がさまざまな利害関係者に与える長期的な影響をモデル化し、規制の変化を予測し、長期間にわたって複雑な競争シナリオをシミュレートすることができます[13]。このような包括的で微妙かつ前向きな分析は、人間のチームや現在の大規模言語モデル（LLM）が達成することは非常に困難であり、潜在的に大きな競争優位性を提供する可能性があります[13]。
倫理的および環境的懸念
高度なAIモデルのさまざまなセクターへの統合は、論争を伴わないわけではありません。たとえば、OpenAIとVox MediaやNews Corpなどのメディア組織との間の合意は、ジャーナリストや労働組合の間で倫理的および環境的懸念を引き起こしました。これらのパートナーシップは、信頼できるニュースソースを取り入れることでAIモデルの精度を向上させ、AIの誤情報に関連する問題に対処することを目的としています[21]。しかし、ジャーナリズムの誠実性への潜在的な悪影響や生成型AIのより広範な倫理的および環境的影響についての懸念は残っています[21]。さらに、The New York Timesなどの出版物によるオープンAIに対する著作権侵害の法的措置は、AIモデルのトレーニングに専有コンテンツを使用することの論争の多い性質を浮き彫りにしています[21]。
未来の展望
AIの未来は、その効果的な推論と計画の能力にかかっています。OpenAIのStrawberryやGoogleのGeminiのようなプロジェクトは、複雑な多段階のタスクを自律的に遂行できる新世代のAIモデルへの道を開いています[6][22]。これらの技術が進化し続ける中で、AIが私たちの日常生活の中でさらに不可欠な存在となり、以前は手の届かなかった問題の解決を助けてくれることが期待されています[23]。
しかし、これらの進展は、雇用の喪失、エネルギー消費、および人間の作品の再生産に関連する倫理的課題についての懸念も引き起こしています[6]。Strawberryのようなプロジェクトの秘密性は、AIコミュニティ内で推測と興奮を引き起こし、多くの研究者がプロジェクトの成果を楽しみにしています[6]。
AI技術の急速な発展は、不十分な規制と監視に関する大きな懸念を引き起こしており、これはOpenAI内部での初期の内部対立の理由の一つとして挙げられています[6]。この技術を公に利用可能にすることに関する倫理的および安全性の懸念は常に存在しており、新たに生じる倫理的課題に対処するための継続的な警戒と積極的な手段が必要であることを強調しています[6]。これらの障害にもかかわらず、OpenAIの戦略的アプローチは、ポストトレーニング技術と継続的な警戒を含み、AI能力の責任ある進展に対するコミットメントを示しています[6]。
しかし、プロジェクトはまだ初期段階にあり、その影響と潜在的な課題の全貌はまだ明らかになっていません[6]。競争環境も激化しており、Google、Meta、Microsoftのような企業がAI推論の類似の強化を探求しており、これは非常に競争の激しい開発分野となっています[6]。
最終的に、これらのエキサイティングな発展の瀬戸際に立っている今、一つはっきりしていることがあります。それは、AIの未来がこれまで以上に明るく、速く、そして人間らしくなっているということです[23][24]。これらの進展が人類全体に利益をもたらすようにするためには、倫理的および技術的な障害を継続的に解決し、革新と責任のバランスを取る必要があります[6][23]。
参考文献
[1]: Everything You Need to Know About OpenAI - MUO
[2]: The Journey of OpenAI from Vision to Reality - Medium
[3]: What OpenAI Really Wants | WIRED
[4]: OpenAI Through the Years: A History Recap
[5]: OpenAI’s Project Strawberry: Advanced Reasoning and ... - Medium
[6]: Unlocking AI's Next Frontier: OpenAI's Project Strawberry - LinkedIn
[7]: OpenAI Developing Advanced Reasoning Tech Under Code Name ‘Strawberry ...
[8]: OpenAI's Project Strawberry: Human-Level Reasoning In AI
[9]: OpenAI’s Strawberry Aims for Advanced Reasoning Capabilities
[10]: How GPT-3 Actually Works, From the Ground Up - Medium
[11]: OpenAI's Project 'Strawberry': Advancing AI Reasoning and Math ...
[12]: OpenAI | ChatGPT, Sam Altman, Microsoft, & History - Britannica
[13]: OpenAI’s Project Strawberry: The Ghost of Q* (Q Star) Rises
[14]: Understanding DALL-E 2 and Stable Diffusion - Medium
[15]: Advancing AI Reasoning: OpenAI's Project STRAWBERRY Insights
[16]: Exclusive-OpenAI working on new reasoning technology under code name ...
[17]: Exclusive: OpenAI working on new reasoning technology under code name ...
[18]: AI About to Get a Brain? Why Project Strawberry is a Game Changer by ...
[19]: OpenAI developing project ‘Strawberry’ to enhance AI reasoning
[20]: The Status and Future of the Strawberry Industry in the ... - horttech
[21]: OpenAI - Wikipedia
[22]: Strawberry Fields: The Push for Improved Reasoning in Generative AI Models
[23]: STRAWBERRY: OpenAI’s MOST POWERFULL AI Ever With Human-Level Reasoning ...
[24]: A Deep Dive into OpenAI's Project Strawberry: The Quest for Artificial ...