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first_img ティボ:Codex 200ドル Pro 明日再開、API支出が半減

OpenAI Codex チームの Tibo は X に投稿し、チームは明日新しいユーザー向けに 200 ドルの Pro サブスクリプションを再開し、このプランの使用量計算方法を調整すると述べました。彼が示した試算によれば、調整後のサブスクリプションに対応する API 支出額は、旧版 Pro 200 ドルプランの半分に相当します。Tibo は、チームは他の方法で妥協したくないと述べ、ユーザーが必要に応じて毎週の使用量を利用できるように 5 時間の使用制限を再び復活させないと約束しました。彼はまた、サブスクリプションはモデルの効率向上と API の価格引き下げに伴い、ユーザーが同等の支出でより多くの作業を行い、より高品質を得られるべきだと述べました。今週、チームは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の価格を以前の 50% に引き下げ、引き続き価格を下げ、能力を向上させる計画であり、API の標準価格を引き上げた後に割引を提供することはしないとしています。Tibo はさらに、明日サブスクリプションに使用量を消費しないいくつかのコンテンツを追加する予定であるが、具体的な項目についてはまだ説明していないと明らかにしました。彼は、今回の計算方法の調整を事前に説明することで、ユーザーが今後のサブスクリプション関連の発表前にこの変化を理解できるようにしたいと述べました。

first_img 豆包は個人アシスタント製品の推進を発表し、内部コード名は Spell です。

9月29日、凤凰網科技が新浪科技の報道を引用して、字節跳動傘下の豆包が個人アシスタント方向の製品計画を進めていると伝えました。関係者によると、昨年の豆包スマートフォンアシスタントのpersonal agent方向の戦略を引き継ぎ、今年4月に豆包内部で関連探索製品のベータテストが始まり、コードネームはSpellで、主に豆包スマートフォンアシスタントチームが主導していますが、豆包スマートフォンの発売などの理由で正式には外部に発表されていません。この関係者は、Muse、Instinctなどの個人アシスタント類製品が海外で注目を集める中、豆包もpersonal agent機能の外部発表を加速させており、Spellプロジェクトを豆包製品とより深く結びつける計画があると述べました。新製品はSpellプロジェクトと豆包対話チームが共同で責任を持ち、比較的早く外部に発表される見込みです。また、『大厂日爆』によると、豆包製品ラインは中秋節の期間に新しい任務を迎え、Museに対抗する製品を迅速に再構築するよう求められ、9月30日には体験版を開発し、内部テストを行う予定です。豆包製品ライン全体および複数の上下流チームが今回の祝日開発に参加しました。以前、豆包スマートフォンアシスタントの技術プレビュー版は2025年12月に初めて登場し、最初に中興努比アM153エンジニアリングプロトタイプに搭載されました。2026年9月には消費者版が正式に発表され、落地機種は努比アNaviX Ultraです。報道によると、Spellは豆包がスマートフォン端末で蓄積したpersonal agent機能を独立したアプリケーション形態に拡張するものと見なされます。

first_img OpenAI:最前線の強化学習トレーニング前に安全性の証明を提出する必要があります

OpenAIは2026年9月28日に安全に関する記事を発表し、最先端の強化学習トレーニングを続ける前に、構造化された安全文書の提供を求めるべきだと考えています。理想的には、このような文書は航空、原子力などの安全が重要な業界で使用される証拠に基づく構造化リスク論証のレベルに達するべきです。OpenAIはこれを努力の方向性と見なし、AIの能力の出現による複雑性から、同等の厳格さを実現することが難しいことを認めています。この記事は最先端の強化学習トレーニングに焦点を当てており、内部および外部の展開に必要なより広範な整合性属性については触れていません。文中で提案されている内容は現在の実践に属し、今後も進化し続けると予想され、OpenAI内部で実施されています。技術的な防護は、モデルの整合性、隔離、監視をカバーする必要があり、正の強化報酬の投機を避け、オフライン整合性評価とストレステストを行い、自動採点器が思考の連鎖を見ることを防ぎ、マルチレイヤーのインフラストラクチャの安全性、サンドボックスのレッドチーム、高帯域幅のクロスサンプル通信の制限、不可変のエージェント記録の保存を含むべきです。運営の原則には、チーム間の事前異議、高級リーダーによる否決可能な承認、トレーニング責任者が安全論証と事件対応に責任を持つこと、失敗時の一時停止、内部監視、監査アクセス、重大度に応じたエスカレーションが含まれます。重大な不整合事件に対して、OpenAIは原始記録への制御されたアクセス、根本原因分析、運営および文化の振り返りを提案し、事件に基づく評価を回帰テストとして扱います。調査終了後には結果を公開し、振り返りと運営の変更を行い、影響を受けた第三者にできるだけ早く通知します。
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