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싱글벙글 삼국시대 해안선을 알아보자
1. 김해 평야? 그런 거 머에요?저 시절에는 김해 평야 자체가 바다속에 있었음 참고로 오늘날 내륙 of 내륙인 진영읍도 저 시절엔 항구였다2. 항구도시 나주오늘날 나주평야 생각하면 오산임당시 나주는 항구였음괜히 후삼국시대 왕건이 나주를 장악했던 게 아님3. 황해도 남부 사진오늘날 북한을 먹여살리는 황해도 연백평야지만그 시절엔 그딴 거 없었음그냥 뻘밭이었을 뿐4. 경주에 배가 드나들었다는 거 사실임오늘날 울산 시가지 상당수가 바다 밑에 있었고경주까지 배가 드나들 수 있었음신라가 경주에 수도를 두었어도 내륙도시가 아니었으니국토 남동부 끝자락이었던 거 빼면 그다지 불편한 점은 없었음5. 수도권사실 인천 같은 경우 해안가 부분은대부분 20세기 간척사업으로 탄생한 곳들임아닌 곳들은 송도처럼 지금도 간척하고 있거나당시엔 부천도 해안도시였었음심지어 상동역 부근도 해일 피해를 입었다는 기록이 남아있을 정도6. 전라북도오늘날 전라북도 하면 한반도 최대 평야인 김제평야로 유명한데당시에는 그딴 거 없었음내륙도시 전주도 해안가에 있었고전라북도 평야 지대들은 다 간척으로 만들어진 곳임7. 강화도강화도 같은 경우 고려 중후기에나 주목을 받았는데오늘날 강화도 평야들은 전부 개간으로 만들어진 것결론: 오늘날 한반도에 있는 평야들 중평양평야량 경기도쪽 평야 빼면죄다 사람들이 메꾼 간척지임
작성자 : ㅇㅇ고정닉
오픈AI 신모델 o3-mini
2025년 1월 31일OpenAI o3-mini비용 효율적인 추론의 한계를 넓히다.OpenAI는 오늘 ChatGPT와 API에서 모두 사용 가능한 추론 시리즈의 최신 모델이자 가장 비용 효율적인 모델인 OpenAI o3-mini를 출시합니다. 2024년 12월에 미리 공개되었던 이 강력하고 빠른 모델은 소형 모델이 달성할 수 있는 범위를 확장하여, OpenAI o1-mini의 저렴한 비용과 낮은 지연 시간을 유지하면서도 탁월한 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 역량을 제공합니다. 특히 과학, 수학, 코딩 분야에서 뛰어난 강점을 보입니다.OpenAI o3-mini는 함수 호출, 구조화된 출력, 개발자 메시지와 같이 개발자들이 가장 많이 요청했던 기능들을 최초로 지원하는 소형 추론 모델로, 출시와 동시에 바로 프로덕션 환경에 투입할 수 있습니다. OpenAI o1-mini 및 OpenAI o1-preview와 마찬가지로 o3-mini는 스트리밍을 지원합니다. 또한 개발자는 사용 사례에 맞춰 최적화할 수 있도록 낮음, 중간, 높음의 세 가지 추론 노력 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 o3-mini는 복잡한 문제에 도전할 때는 "더욱 심층적인 사고"를 할 수 있고, 지연 시간이 중요한 경우에는 속도를 우선시할 수 있습니다. o3-mini는 시각 기능을 지원하지 않으므로, 시각적 추론 작업에는 OpenAI o1을 계속 사용해야 합니다. o3-mini는 오늘부터 Chat Completions API, Assistants API, Batch API를 통해 API 사용량 티어 3-5에 해당하는 일부 개발자들에게 순차적으로 제공됩니다.ChatGPT Plus, Team, Pro 사용자들은 오늘부터 OpenAI o3-mini를 이용할 수 있으며, Enterprise 액세스는 1주일 후에 제공될 예정입니다. o3-mini는 모델 선택기에서 OpenAI o1-mini를 대체하여 더 높은 속도 제한과 더 낮은 지연 시간을 제공하므로, 코딩, STEM, 논리적 문제 해결 작업에 매력적인 선택이 될 것입니다. 이번 업그레이드의 일환으로 Plus 및 Team 사용자의 속도 제한을 o1-mini 사용 시 하루 50 메시지에서 o3-mini 사용 시 하루 150 메시지로 세 배 늘립니다. 또한 o3-mini는 이제 검색 기능을 통해 관련 웹 소스 링크와 함께 최신 답변을 찾을 수 있습니다. 이는 모든 추론 모델에 검색 기능을 통합하기 위한 초기 프로토타입입니다.오늘부터 무료 플랜 사용자도 메시지 작성기에서 '추론'을 선택하거나 응답을 다시 생성하여 OpenAI o3-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 이는 ChatGPT 무료 사용자에게 추론 모델이 제공되는 최초의 사례입니다.OpenAI o1이 여전히 더 폭넓은 일반 지식 추론 모델로 남아 있는 반면, OpenAI o3-mini는 정밀성과 속도를 요구하는 기술 분야를 위한 특화된 대안을 제공합니다. ChatGPT에서 o3-mini는 중간 수준의 추론 노력을 사용하여 속도와 정확성 사이의 균형 잡힌 절충점을 제공합니다. 모든 유료 사용자는 모델 선택기에서 o3-mini-high를 선택하여 응답 생성에 시간이 조금 더 걸리지만 더 높은 지능을 가진 버전을 사용할 수도 있습니다. Pro 사용자는 o3-mini와 o3-mini-high 모두 무제한으로 액세스할 수 있습니다.빠르고 강력하며 STEM 추론에 최적화OpenAI o3-mini는 이전 모델인 OpenAI o1과 유사하게 STEM 추론에 최적화되었습니다. 중간 수준의 추론 노력을 사용하는 o3-mini는 수학, 코딩, 과학 분야에서 o1과 동등한 성능을 제공하면서도 더 빠른 응답 속도를 자랑합니다. 전문가 테스터들의 평가에 따르면 o3-mini는 OpenAI o1-mini보다 더 정확하고 명확한 답변을 생성하며, 더 강력한 추론 능력을 보여줍니다. 테스터들은 o1-mini보다 o3-mini의 응답을 56% 더 선호했으며, 어려운 실제 문제에서 심각한 오류가 39% 감소하는 것을 확인했습니다. 중간 수준의 추론 노력을 통해 o3-mini는 AIME 및 GPQA를 포함한 가장 까다로운 추론 및 지능 평가에서 o1과 동등한 성능을 보입니다.경시대회 수학 (AIME 2024)수학: 낮은 추론 노력을 사용하는 OpenAI o3-mini는 OpenAI o1-mini와 비슷한 성능을 보이며, 중간 수준의 노력을 사용하면 o3-mini는 o1과 비슷한 성능을 보입니다. 한편, 높은 추론 노력을 사용하면 o3-mini는 OpenAI o1-mini와 OpenAI o1 모두를 능가합니다.박사 수준 과학 문제 (GPQA Diamond)FrontierMath연구 수준 수학: 높은 추론 노력을 사용하는 OpenAI o3-mini는 FrontierMath에서 이전 모델보다 더 나은 성능을 보입니다. FrontierMath에서 Python 도구를 사용하도록 요청받았을 때, 높은 추론 노력을 사용하는 o3-mini는 어려운 (T3) 문제의 28% 이상을 포함하여 문제의 32% 이상을 첫 번째 시도에 해결합니다.경시대회 코딩 (Codeforces)경시대회 코딩: OpenAI o3-mini는 추론 노력이 증가함에 따라 점진적으로 더 높은 Elo 점수를 달성하며, 모두 o1-mini를 능가합니다. 중간 수준의 추론 노력을 사용하면 o1과 동등한 성능을 보입니다.소프트웨어 엔지니어링 (SWE-bench Verified)소프트웨어 엔지니어링: o3-mini는 SWE-bench Verified에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다. 오픈 소스 Agentless 스캐폴드(39%) 및 내부 도구 스캐폴드(61%)를 포함하여 높은 추론 노력을 사용한 SWE-bench Verified 결과에 대한 추가 데이터 포인트는 시스템 카드에서 확인할 수 있습니다.LiveBench 코딩인간 선호도 평가인간 선호도 평가: 외부 전문가 테스터들의 평가에서도 OpenAI o3-mini가 OpenAI o1-mini보다 특히 STEM 분야에서 더 정확하고 명확한 답변을 생성하며, 더 강력한 추론 능력을 보여주는 것으로 나타났습니다. 테스터들은 o1-mini보다 o3-mini의 응답을 56% 더 선호했으며, 어려운 실제 문제에서 심각한 오류가 39% 감소하는 것을 확인했습니다.모델 속도 및 성능OpenAI o1과 비슷한 지능을 가진 OpenAI o3-mini는 더 빠른 성능과 향상된 효율성을 제공합니다. 위에 강조된 STEM 평가 외에도 o3-mini는 중간 수준의 추론 노력을 통해 추가적인 수학 및 사실성 평가에서 뛰어난 결과를 보여줍니다. A/B 테스트에서 o3-mini는 o1-mini보다 24% 더 빠른 응답 속도를 보였으며, 평균 응답 시간은 10.16초에 비해 7.7초였습니다.o1-mini와 o3-mini (중간) 간의 지연 시간 비교안전성OpenAI o3-mini가 안전하게 응답하도록 가르치는 데 사용된 주요 기술 중 하나는 심사숙고 정렬(deliberative alignment)입니다. 이는 모델이 사용자 프롬프트에 답변하기 전에 인간이 작성한 안전 사양에 대해 추론하도록 훈련시키는 것입니다. OpenAI o1과 마찬가지로 o3-mini는 까다로운 안전 및 탈옥 평가에서 GPT-4o를 훨씬 능가하는 것으로 나타났습니다. 배포 전에 o3-mini의 안전 위험을 o1과 동일한 준비성, 외부 레드팀 운영, 안전성 평가 접근 방식을 사용하여 신중하게 평가했습니다. 초기 액세스에서 o3-mini를 테스트하기 위해 지원해주신 안전 테스터들에게 감사드립니다. 잠재적 위험 및 완화 효과에 대한 포괄적인 설명과 함께 아래 평가에 대한 자세한 내용은 o3-mini 시스템 카드에서 확인할 수 있습니다.금지된 콘텐츠 평가탈옥 평가향후 계획OpenAI o3-mini의 출시는 비용 효율적인 지능의 한계를 넓히려는 OpenAI의 미션에 또 다른 발걸음을 내딛는 것입니다. STEM 분야에 대한 추론을 최적화하면서 비용을 낮게 유지함으로써, 우리는 고품질 AI를 더욱 접근하기 쉽게 만들고 있습니다. 이 모델은 GPT-4 출시 이후 토큰당 가격을 95% 절감하면서도 최상위 수준의 추론 능력을 유지하는 등 지능 비용을 지속적으로 낮추는 우리의 행보를 이어갑니다. AI 도입이 확대됨에 따라, 우리는 지능, 효율성, 안전성 간의 균형을 맞춘 모델을 대규모로 구축하여 최전선에서 선도하기 위해 끊임없이 노력할 것입니다.https://openai.com/index/openai-o3-mini/ Just a moment... Just a moment...openai.com
작성자 : 초존도초고정닉
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