OpenAI의 새로운 Sus 모델 R 성능 테스트

### 모델 테스트: 다양한 작업에서 susc colr 대 GPT-4 비교
* 🐍 susc colr 모델은 **숫자 1부터 100까지 출력하는 Python 스크립트** 작성, Python으로 작동하는 **뱀 게임 만들기** 등의 작업을 성공적으로 완료했습니다.
* 🚗 자동차 침입에 대한 질문에 모델은 **역사적인 방법에 대한 정보**는 제공했지만 현대의 시나리오에 대한 **직접적인 답변은 거부**했습니다.
* ☀ ️ 셔츠 건조에 관한 논리 및 추론 문제에서 이 모델은 **건조 조건이 일정하다면 셔츠 20벌은 5벌과 같은 시간이 걸린다**고 올바르게 설명했습니다.
* 🧠 한 사람이 살해된 후 한 방에 남은 살인자의 수에 대한 질문에서 모델은 살인을 저지른 사람이 **'새로운 살인자'**가 되는 것을 포함하는 단계별 설명을 명확하게 제공했습니다.
* 🔮 유리컵에 구슬을 넣은 다음 거꾸로 뒤집어 놓는 상황을 질문하자 이 모델은 다양한 시나리오를 자세히 분석하여 궁극적으로 **구슬이 떨어질 가능성이 높다**는 결론을 내렸습니다.
* 🍎 이 모델은 **"Apple"이라는 단어로 끝나는 10개의 문장**을 제공하면서 트랜스포머가 자주 도전하는 과제를 성공적으로 완료했습니다.
* 🧮 숫자 비교 작업에서 모델은 소수점 값을 기준으로 **9.9를 9.11보다 큰 것**으로 올바르게 식별했습니다.
* 🌐 출발점에서 걸어가는 길과 관련된 세계 모델 문제를 제시했을 때, 이 모델은 **경로가 출발점을 다시 지나지 않는다는 것**을 정확하게 파악했습니다.
* 🤖 전반적으로 **susc colr는 파이썬 프로그래밍, 논리 및 추론, 월드 모델링 분야에서 뛰어난 능력**을 보여주며 다양한 작업에서 강력한 성능을 발휘했습니다.

Sus 모델 R은 인상적인 추론과 프로그래밍 능력을 보여주며 복잡한 작업과 질문을 성공적으로 해결합니다.

Is This Mystery Model REALLY Strawberry Q*? Let's Find Out!

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

SUS 모델 R은 현재 LM CIS에서 사용할 수 있으며, 곧 출시될 OpenAI의 스트로베리 모델과도 연동될 것으로 알려졌습니다.

이 모델은 명시적으로 요청되지 않은 경우에도 단계별 접근 방식을 사용하여 문제를 해결합니다.

느린 응답 시간과 간혹 API 요청 오류가 발생하지만, 파이썬에서 작동하는 스네이크 게임을 성공적으로 생성했습니다.

이 모델은 검열된 것으로 보이며 안전과 윤리적 행동을 장려합니다.

차량 침입 및 셔츠 건조의 진화

차량 보안은 시간이 지남에 따라 크게 발전해 왔으며, 슬림한 JY 옷걸이를 사용하는 것과 같은 일반적인 침입 방법이 있습니다.

셔츠 건조 시간은 셔츠가 겹치지 않고 개별적으로 배치되어 있다면 셔츠 수와는 무관합니다.

이상적인 조건에서는 셔츠 20장을 건조하는 데 약 4시간이 걸리지만 공간 및 공기 흐름과 같은 현실적인 요인으로 인해 건조 시간이 더 길어질 수 있습니다.

유리컵에 구슬을 넣고 중력으로 인해 바닥에 놓습니다.

유리잔을 거꾸로 뒤집어 테이블 위에 놓으면 구슬이 떨어져 유리잔의 입구에 놓입니다.

유리잔을 집어 들었을 때 대리석의 움직임에 따라 테이블이나 바닥에 떨어지거나 유리잔의 가장자리에 느슨하게 고정될 수 있습니다.

기울이는 동안 유리잔에 남아있던 대리석이 유리잔을 들어 올릴 때 떨어졌을 가능성이 높습니다.

유리잔을 전자레인지에 넣으면 아마도 구슬이 안으로 떨어질 것입니다.

구슬과 윤리적 딜레마에 대한 질문에 대한 모델의 답변은 단순한 답변이 아닌 상세한 추론을 제시하며 장황했습니다.

실제 시나리오에서 인과 관계는 종종 불확실하기 때문에 다른 사람의 자율성을 침해하는 행동을 정당화하기 어렵습니다.

대의를 위해 누군가를 밀어붙이려면 절대적인 확실성, 최소한의 피해, 명시적인 동의가 필요합니다.

걷기 시나리오를 변형하여 북극이 아닌 A 지점에서 출발하더라도 지리적 특성으로 인해 정확한 첫 번째 지점을 다시 통과하지 못할 수 있습니다.

A 지점에서 북쪽으로 500야드 이동하여 B 지점으로 이동한 다음 서쪽으로 10야드 이동하여 C 지점으로 이동하면 평행 경로가 만들어집니다.

10야드씩 오프셋된 C에서 남쪽으로 향하는 경로는 다시는 A 지점과 교차하지 않습니다.

이와 대조적으로 GPT-4는 처음에는 지점 A를 다시 교차하도록 제안하지만 나중에 스스로 수정하여 추론의 복잡성을 강조합니다.