Come accedere all'API OpenAI o1? | Intelligenza-Artificiale

Introduzione

di OpenAI modelli della serie o1 rappresentano un salto significativo nel modello linguistico di grandi dimensioni (Laurea Magistrale in Giurisprudenza), in particolare per compiti di ragionamento complessi. Questi modelli si impegnano in profondi processi di pensiero interno prima di rispondere, rendendoli eccellenti nella risoluzione di problemi intricati in scienza, matematica e programmazione. Questo articolo ti guiderà attraverso le funzionalità chiave dell'API OpenAI o1, introdurrà i modelli disponibili e fornirà esempi pratici su come utilizzare le loro capacità avanzate di ragionamento e generazione di codice.

Caratteristiche principali dei modelli o1

I modelli o1 eccellono nell'affrontare problemi che richiedono ragionamento logico, scientifico e matematico. Si classificano nell'89° percentile nella programmazione competitiva (Codeforces) e superano l'accuratezza a livello di dottorato nei benchmark di fisica, biologia e chimica (GPQA). Si sono persino piazzati tra i primi 500 studenti negli Stati Uniti nel qualificatore AIME per la USA Math Olympiad.

Attualmente sono disponibili due modelli:

• o1-anteprima: Questo modello offre una prima panoramica delle potenzialità complete di o1, sfruttando una vasta conoscenza generale per risolvere problemi complessi.
• o1-mini: Una versione più veloce ed efficiente del modello o1, ottimizzata per attività quali la codifica, la matematica e il ragionamento scientifico.

Con funzionalità limitate, i modelli o1 sono ora in fase di beta testing. Solo gli sviluppatori di livello 5 hanno accesso e ci sono limiti di tariffa bassi (20 RPM).

Leggi anche: Come accedere a OpenAI o1?

Prezzi e specifiche del modello per OpenAI o1-mini e o1-preview

OpenAI ha rilasciato due varianti della serie di modelli o1, ciascuna con prezzi e funzionalità differenti, studiate su misura per casi d'uso specifici:

OpenAI o1-mini

Questo modello è ottimizzato per attività di codifica, matematica e scienze, offrendo una soluzione conveniente per sviluppatori e ricercatori. Ha un contesto di 128K e utilizza il limite di conoscenza di ottobre 2023.

• Prezzi: $ 3,00 per 1 milione di token.
• Token di output: $ 12,00 per 1 milione di token.

Anteprima OpenAI o1

Progettato per compiti più complessi che richiedono una vasta conoscenza generale, il modello o1-preview è posizionato per ragionamento avanzato e risoluzione dei problemi. Ha anche un contesto di 128K e attinge al limite di conoscenza di ottobre 2023.

• Prezzi: $ 15,00 per 1 milione di token.
• Token di output: $ 60,00 per 1 milione di token.

o1-mini contro o1-anteprima

Leggi anche: GPT-4o vs OpenAI o1: il nuovo modello OpenAI vale tutto questo clamore?

Come accedere all'API OpenAI o1?

Ecco una guida dettagliata su come accedere e utilizzare l'API OpenAI o1:

Passaggio 1: ottenere l'accesso API

• Registrati per l'accesso API: Se non fai ancora parte del programma beta di OpenAI, dovrai richiedere l'accesso visitando Pagina API di OpenAIUna volta effettuata la registrazione, potrebbe essere necessario attendere l'approvazione per accedere ai modelli o1.
• Genera una chiave API: Una volta ottenuto l'accesso, accedi alla piattaforma API OpenAI e genera una chiave API. Questa chiave è necessaria per effettuare richieste API.
  • Vai a Chiavi API e clicca su “Crea nuova chiave segreta”.
  • Copia la chiave e salvala in modo sicuro, poiché ti servirà negli esempi di codice.

Passaggio 2: installare l'OpenAI Python SDK

Per interagire con l'API o1, dovrai installare l'OpenAI Python SDK. Puoi farlo usando il seguente comando:

pip install openai

Questo pacchetto consente di effettuare richieste API a OpenAI dal codice Python.

Passaggio 3: inizializzare il client OpenAI

Dopo aver installato l'SDK e ottenuto la chiave API, puoi inizializzare il client in Python come mostrato di seguito:

from openai import OpenAI

# Initialize the OpenAI client with your API key
client = OpenAI(api_key="your-api-key")

Sostituisci “your-api-key” con la chiave API effettiva generata in precedenza.

Utilizzo dell'API o1 per la generazione di codice

Ora che hai configurato il tuo client OpenAI, diamo un'occhiata a un esempio in cui utilizziamo il modello o1-preview per generare una funzione Python che converte le temperature tra Fahrenheit e Celsius.

Fase 1: Crea il prompt

In questo esempio, chiederemo al modello di scrivere una funzione Python che converta una temperatura da Fahrenheit a Celsius e viceversa.

prompt = """
Write a Python function that converts a temperature from Fahrenheit to Celsius and vice versa.
The function should take an input, determine the type (Fahrenheit or Celsius), and return the converted temperature.
"""

Passaggio 2: effettuare la richiesta API

Passeremo questo prompt al modello o1 utilizzando il metodo chat.completions.create(), specificando il modello che vogliamo utilizzare (o1-preview) e il messaggio utente.

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-preview",
    messages=(
        {
            "role": "user", 
            "content": prompt
        }
    )
)

# Output the generated Python code
print(response.choices(0).message.content)

In questo esempio, il modello o1-preview gestisce in modo intelligente la logica per la conversione della temperatura, dimostrando la sua competenza nel risolvere semplici attività di codifica. A seconda della complessità, queste richieste potrebbero richiedere alcuni secondi o più.

Produzione:

```python
def convert_temperature(temp_input):
    """
    Converts a temperature from Fahrenheit to Celsius or vice versa.

    Parameters:
    temp_input (str): A temperature input string, e.g., '100F' or '37C'.

    Returns:
    str: The converted temperature with the unit.
    """
    import re  # Importing inside the function to keep the scope local

    # Remove leading and trailing whitespaces
    temp_input = temp_input.strip()

    # Regular expression to parse the input string
    match = re.match(r'^((+-)?(0-9)*\.?(0-9)+)\s*((cCfF))

Limitazioni della versione beta

Durante la fase beta, alcune funzionalità dell'API o1 non sono ancora completamente supportate. Le principali limitazioni includono:

• Modalità: Solo testo, nessun supporto per immagini.
• Tipi di messaggio: Solo messaggi utente e assistente, nessun messaggio di sistema.
• Streaming: Non supportato.
• Strumenti e funzioni: Non ancora disponibili, inclusi i parametri del formato di risposta e la chiamata di funzione.
• Temperatura e penalità: Valori fissi per temperatura, top_p e penalità.

Codifica e ragionamento con modelli o1

I modelli o1 eccellono nella gestione di attività algoritmiche e ragionamento. Ecco un esempio aggiornato in cui il modello o1-mini è incaricato di trovare la somma di tutti i numeri primi inferiori a 100:

Crea il prompt

Scrivi un prompt chiaro che descriva il compito che vuoi che il modello esegua. In questo caso, il compito è scrivere una funzione Python che calcola la somma di tutti i numeri primi inferiori a 100:

prompt = """
Write a Python function that calculates the sum of all prime numbers below 100. 
The function should first determine whether a number is prime, and then sum up 
all the prime numbers below 100.
"""

Effettua la chiamata API

Utilizzare il metodo chat.completions.create per inviare il prompt al modello o1-mini. Ecco il codice completo:

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-mini",
    messages=(
        {
            "role": "user",
            "content": prompt
        }
    )
)

print(response.choices(0).message.content)

Questo esempio mostra come il modello o1-mini sia in grado di scrivere codice efficiente per attività quali l'identificazione di numeri primi e l'esecuzione di operazioni matematiche di base.

Produzione

Certainly! Below is a Python function that calculates the sum of all prime numbers below 100. The function includes a helper function `is_prime` to determine if a number is prime. After identifying all prime numbers below 100, it sums them up and returns the total.

```python
def is_prime(n):
    """
    Check if a number is a prime number.

    Parameters:
    n (int): The number to check for primality.

    Returns:
    bool: True if n is prime, False otherwise.
    """
    if n < 2:
        return False
    # Only need to check up to the square root of n
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def sum_primes_below_100():
    """
    Calculate the sum of all prime numbers below 100.

    Returns:
    int: The sum of prime numbers below 100.
    """
    prime_sum = 0
    for number in range(2, 100):
        if is_prime(number):
            prime_sum += number
    return prime_sum

# Call the function and print the result
total = sum_primes_below_100()
print(f"The sum of all prime numbers below 100 is: {total}")
```

### Explanation:

1. **Helper Function (`is_prime`)**:
    - **Purpose**: Determines whether a given number `n` is a prime number.
    - **Logic**:
        - Numbers less than 2 are not prime.
        - For numbers 2 and above, check divisibility from 2 up to the square root of `n`. If `n` is divisible by any of these numbers, it's not prime.
        - If no divisors are found, the number is prime.

2. **Main Function (`sum_primes_below_100`)**:
    - **Purpose**: Iterates through all numbers from 2 up to (but not including) 100.
    - **Logic**:
        - For each number in the range, it uses the `is_prime` function to check if it's prime.
        - If the number is prime, it's added to the cumulative `prime_sum`.
    - **Return**: The total sum of all prime numbers below 100.

3. **Execution**:
    - The function `sum_primes_below_100` is called, and the result is stored in the variable `total`.
    - The sum is then printed to the console.

### Output

When you run the above code, it will output:

```
The sum of all prime numbers below 100 is: 1060
```

This means that the sum of all prime numbers below 100 is **1060**.

Casi d'uso più complessi

Il modello o1-preview può gestire attività che richiedono un ragionamento intenso, come delineare un piano per lo sviluppo di un sistema di gestione dell'inventario. Di seguito è riportato un esempio in cui il modello fornisce una struttura di alto livello per il progetto:

Crea richiesta

prompt = """
I want to develop an inventory management system that tracks products, quantities, 
and locations. It should notify the user when stock is low. Create a plan for the 
directory structure and provide code snippets for the key components.
"""

Effettua una chiamata API

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-preview",
    messages=(
        {
            "role": "user",
            "content": prompt
        }
    )
)

print(response.choices(0).message.content)

In questo esempio, il modello o1-preview pianifica in modo intelligente la struttura del sistema e fornisce frammenti di codice pertinenti, dimostrando le sue capacità di risoluzione dei problemi.

Produzione

Certainly! Developing an inventory management system involves several components, including database models,
 user interfaces, and business logic for tracking inventory levels and notifying users when stock is low. 
 Below is a plan for the directory structure of your project, along with code snippets for key components 
 using Python and the Flask web framework.

---

## Directory Structure

Here's a suggested directory structure for your Flask-based inventory management system:

```
inventory_management/
├── app.py
├── requirements.txt
├── config.py
├── run.py
├── instance/
│   └── config.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── product.py
├── routes/
│   ├── __init__.py
│   └── product_routes.py
├── services/
│   ├── __init__.py
│   └── notification_service.py
├── templates/
│   ├── base.html
│   ├── index.html
│   └── product_detail.html
├── static/
│   ├── css/
│   └── js/
└── db/
    └── inventory.db
```

- **app.py**: Initializes the Flask app and the database.
- **config.py**: Contains configuration variables.
- **run.py**: The entry point to run the application.
- **models/**: Contains database models.
- **routes/**: Contains route handlers for URL endpoints.
- **services/**: Contains service layers like notification services.
- **templates/**: Contains HTML templates for rendering web pages.
- **static/**: Contains static files like CSS and JavaScript.
- **db/**: Contains the SQLite database file.

---

## Key Components Code Snippets

### 1. `app.py`: Initialize Flask App and Database

```python
# app.py
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from config import Config

db = SQLAlchemy()

def create_app():
    app = Flask(__name__)
    app.config.from_object(Config)

    db.init_app(app)

    with app.app_context():
        from models import product
        db.create_all()

        from routes.product_routes import product_bp
        app.register_blueprint(product_bp)

    return app
```

### 2. `config.py`: Configuration Settings

```python
# config.py
import os

class Config:
    SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY', 'your_secret_key_here')
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///db/inventory.db'
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
    LOW_STOCK_THRESHOLD = 10  # Quantity at which to notify for low stock
```

### 3. `models/product.py`: Product Model

```python
# models/product.py
from app import db

class Product(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    quantity = db.Column(db.Integer, nullable=False, default=0)
    location = db.Column(db.String(100), nullable=False)

    def __repr__(self):
        return f''
```

### 4. `routes/product_routes.py`: Route Handlers

```python
# routes/product_routes.py
from flask import Blueprint, render_template, request, redirect, url_for, flash
from app import db
from models.product import Product
from services.notification_service import check_and_notify_low_stock

product_bp = Blueprint('product_bp', __name__)

@product_bp.route("https://www.analyticsvidhya.com/")
def index():
    products = Product.query.all()
    return render_template('index.html', products=products)

@product_bp.route('/product/')
def product_detail(product_id):
    product = Product.query.get_or_404(product_id)
    return render_template('product_detail.html', product=product)

@product_bp.route('/add_product', methods=('GET', 'POST'))
def add_product():
    if request.method == 'POST':
        name = request.form('name')
        quantity = int(request.form('quantity'))
        location = request.form('location')

        new_product = Product(name=name, quantity=quantity, location=location)
        db.session.add(new_product)
        db.session.commit()

        check_and_notify_low_stock(new_product)
        flash('Product added successfully!', 'success')
        return redirect(url_for('product_bp.index'))

    return render_template('add_product.html')

@product_bp.route('/update_product/', methods=('GET', 'POST'))
def update_product(product_id):
    product = Product.query.get_or_404(product_id)
    if request.method == 'POST':
        product.name = request.form('name')
        product.quantity = int(request.form('quantity'))
        product.location = request.form('location')

        db.session.commit()

        check_and_notify_low_stock(product)
        flash('Product updated successfully!', 'success')
        return redirect(url_for('product_bp.product_detail', product_id=product.id))

    return render_template('update_product.html', product=product)
```

### 5. `services/notification_service.py`: Notification Service

```python
# services/notification_service.py
from flask import current_app, flash

def check_and_notify_low_stock(product):
    if product.quantity <= current_app.config('LOW_STOCK_THRESHOLD'):
        message = f'Stock for "{product.name}" is low (Quantity: {product.quantity})!'
        # Implement actual notification logic here (e.g., send email)
        flash(message, 'warning')
```

### 6. `templates/index.html`: Display Products

```html

{% extends 'base.html' %}

{% block content %}

Add New Product

    {% for product in products %}
    
    {% endfor %}

    

        
Name
        
Quantity
        
Location
        
Actions
    

        
{{ product.name }}
        
{{ product.quantity }}
        
{{ product.location }}
        

            View
            Edit
        
    
{% endblock %}
```

### 7. `run.py`: Run the Application

```python
# run.py
from app import create_app

app = create_app()

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
```

---

## Explanation of Key Components

- **Product Model**: Represents the product entity with fields for
 `name`, `quantity`, and `location`. It interacts with the database using SQLAlchemy.
- **Routes**: Define endpoints for viewing, adding, and updating products. 
They handle HTTP requests and render templates.
- **Notification Service**: 
Contains logic to check if the product's quantity is below the threshold defined in the configuration. 
It currently uses Flask's `flash` system for notifications,
 but you can extend it to send emails or push notifications.
- **Templates**: HTML files that structure the presentation layer. 
The `index.html` template displays the list of products in a table format.
- **Configuration**: Global settings like the database URI and the low stock threshold are defined in `config.py`.

---

## Next Steps

- **Database Migration**: Consider using Flask-Migrate for handling database migrations as your models evolve.
- **User Authentication**: Implement user login functionality if needed.
- **Enhanced Notifications**: Integrate an email server or a messaging API for sending out low stock alerts.
- **Error Handling**: Add proper error handling for robustness.
- **Front-End Enhancements**: Improve the user interface with CSS frameworks like Bootstrap or Materialize.

---

## Requirements Installation

To set up the project, create a virtual environment and install the required packages:

```bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install flask flask_sqlalchemy
```

Add these dependencies to your `requirements.txt`:

```
Flask
Flask_SQLAlchemy
```

---

## Running the Application

After setting up, you can run the application using:

```bash
python run.py
```

Navigate to `http://localhost:5000` in your web browser to interact with the inventory management system.

---

By following this structure and using these code snippets as a starting point, 
you can develop a functional inventory management system that tracks products, their quantities, and locations, 
and notifies users when stock levels are low.

Ragionamento scientifico e oltre

Il modello o1-preview è eccellente anche per la ricerca scientifica, dove è richiesto un ragionamento avanzato. Ecco un esempio in cui al modello viene chiesto di esplorare il potenziale della tecnologia CRISPR per il trattamento di disturbi genetici:

Crea il prompt

prompt = """
Explain how CRISPR technology can be used to treat genetic disorders. What are the 
main challenges, and what future advancements might be necessary to make it widely 
available?
"""

Effettua la chiamata API

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-preview",
    messages=(
        {
            "role": "user", 
            "content": prompt
        }
    )
)

print(response.choices(0).message.content)

Questo esempio evidenzia come il modello o1-preview sia in grado di affrontare complesse sfide scientifiche, rendendolo uno strumento eccellente per ricercatori e scienziati.

Produzione

**Introduction to CRISPR Technology**

CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) technology is a groundbreaking gene-editing tool that allows scientists to 
alter DNA sequences and modify gene function with unprecedented precision and efficiency. 
Derived from a natural defense mechanism found in bacteria and archaea, CRISPR-Cas systems protect these microorganisms from viral infections. 
The most commonly used system in gene editing is CRISPR-Cas9, where the Cas9 enzyme acts as molecular scissors to cut DNA at a specific location 
guided by a customizable RNA sequence.

**Using CRISPR to Treat Genetic Disorders**

Genetic disorders are often caused by mutations or alterations in an individual's DNA that disrupt normal gene function. CRISPR technology can 
potentially correct these mutations at the genetic level, offering the prospect of curing diseases rather than just managing symptoms. 
The general steps involved in using CRISPR for treating genetic disorders include:

1. **Identification of the Target Gene:** Determining the exact genetic mutation responsible for the disorder.
   
2. **Designing the Guide RNA (gRNA):** Crafting a sequence of RNA that matches the DNA sequence at the mutation site.

3. **Delivery into Target Cells:** Introducing the CRISPR-Cas9 components into the patient's cells, either ex vivo (outside the body) or in vivo (inside the body).

4. **Gene Editing Process:** Once inside the cells, the Cas9 enzyme, guided by the gRNA, binds to the target DNA sequence and introduces a cut. 
The cell's natural repair mechanisms then take over to fix the cut, ideally correcting the mutation.

5. **Restoration of Normal Function:** If successful, the gene is corrected, and normal protein production and cellular functions are restored, 
alleviating or eliminating disease symptoms.

**Main Challenges in Using CRISPR for Treating Genetic Disorders**

While CRISPR holds immense potential, several significant challenges need to be addressed before it can become a routine treatment for genetic disorders:

1. **Delivery to Target Cells and Tissues:**

   - **Efficient Delivery Methods:** Getting the CRISPR components into the right cells in the body is a major hurdle. Delivery methods must be efficient, 
   specific to the target cells, and safe.
   - **Viral Vectors Limitations:** Common delivery methods use viral vectors (like adenoviruses or adeno-associated viruses), 
   which can provoke immune responses or have size limitations for the genetic payload.
   - **Non-Viral Delivery Systems:** Alternatives like lipid nanoparticles are being explored, but optimizing their efficiency and specificity remains challenging.

2. **Off-Target Effects and Unintended Mutations:**

   - **Precision Concerns:** Cas9 might cut at unintended sites in the genome, leading to off-target effects that could cause harmful mutations or disrupt other genes.
   - **Genome Integrity:** Ensuring that gene editing does not inadvertently increase the risk of cancer or other genetic diseases is crucial.

3. **Immune Responses:**

   - **Immunogenicity of CRISPR Components:** The Cas9 protein is of bacterial origin and may be recognized as foreign by the human immune system,
    leading to immune reactions that can reduce treatment efficacy or cause adverse effects.

4. **Ethical and Regulatory Issues:**

   - **Germline Editing Concerns:** Editing genes in germline cells (sperm, eggs, or embryos) raises ethical questions
    because changes are heritable and can affect future generations.
   - **Regulatory Approval:** Robust regulatory frameworks are needed to oversee clinical applications, ensure patient safety, and address bioethical considerations.

5. **Long-Term Effects and Safety:**

   - **Durability of Gene Correction:** It is necessary to understand how long the effects of gene editing last and whether repeated treatments are needed.
   - **Monitoring for Adverse Outcomes:** Long-term studies are required to monitor for delayed adverse effects, such as tumor development.

6. **Technical Limitations:**

   - **Gene Delivery Size Constraints:** Some genes are too large to be efficiently delivered using current vectors.
   - **Control Over Gene Repair Mechanisms:** The cell's natural DNA repair pathways may not always result in the
    desired gene correction after Cas9-induced cuts.

**Future Advancements Needed for Widespread Availability**

To overcome these challenges and make CRISPR-based therapies widely available, several advancements and developments are necessary:

1. **Enhanced Delivery Systems:**

   - **Targeted Delivery Mechanisms:** Developing safe, efficient, and precise methods to deliver CRISPR 
   components specifically to affected cells or tissues.
   - **Non-Viral Vectors:** Advancing non-viral delivery methods like nanoparticles, engineered exosomes, 
   or physical methods (e.g., electroporation) to reduce immunogenicity and increase payload capacity.

2. **Improving Specificity and Reducing Off-Target Effects:**

   - **High-Fidelity Cas9 Variants:** Engineering Cas9 enzymes with higher specificity to minimize unintended cuts.
   - **Alternative Nucleases:** Exploring other enzymes (e.g., Cas12a) or base editors that can make 
   precise changes without introducing double-strand breaks.

3. **Safety Enhancements:**

   - **Transient Expression Systems:** Designing CRISPR components that are active only temporarily to 
   reduce the window for off-target activity.
   - **Immunomodulation Strategies:** Developing approaches to mitigate immune responses against CRISPR components.

4. **Ethical Guidelines and Regulatory Frameworks:**

   - **International Consensus:** Establishing global ethical standards and regulations for permissible 
   uses of gene editing, particularly concerning germline modifications.
   - **Public Engagement:** Educating the public and stakeholders to build trust and informed consent regarding gene-editing therapies.

5. **Clinical Trials and Long-Term Studies:**

   - **Robust Clinical Data:** Conducting extensive clinical trials to demonstrate safety and efficacy 
   across diverse populations and genetic disorders.
   - **Monitoring and Reporting Systems:** Implementing long-term monitoring for patients who 
   undergo CRISPR-based treatments to track outcomes and side effects.

6. **Scalability and Cost Reduction:**

   - **Manufacturing Advances:** Improving the production processes for CRISPR components to make therapies more affordable.
   - **Healthcare Infrastructure:** Enhancing healthcare systems to support the delivery and follow-up care required for gene-editing treatments.

7. **Personalized Medicine Integration:**

   - **Genetic Screening and Diagnostics:** Incorporating comprehensive genetic 
   testing to identify patients who can benefit from CRISPR therapies.
   - **Customized Treatments:** Developing protocols for tailoring CRISPR therapies to individual genetic profiles.

8. **Regulatory Approval Pathways:**

   - **Streamlined Processes:** Working with regulatory bodies to establish clear pathways 
   for the approval of gene-editing therapies while ensuring patient safety.
   - **Collaborative Efforts:** Encouraging collaboration between academia, 
   industry, and regulatory agencies to accelerate development and approval.

**Conclusion**

CRISPR technology holds transformative potential for treating genetic disorders by providing a 
means to correct disease-causing mutations at their source. 
However, significant scientific, technical, ethical, and regulatory challenges must 
be addressed to realize this potential fully. Advancements in delivery methods, specificity, safety, 
ethical guidelines, and regulatory frameworks are crucial. 
With continued research, collaboration, and responsible innovation, CRISPR-based therapies may 
become a widely available reality, offering hope to individuals affected by genetic diseases.

Leggi anche: 3 esperimenti pratici con o1 di OpenAI che devi assolutamente vedere

Conclusione

I modelli OpenAI o1 rappresentano una svolta nell'intelligenza artificiale basata sul ragionamento, in grado di gestire attività di programmazione, matematica e scientifica complesse. Sia che tu stia lavorando su algoritmi, rifattorizzando codice o pianificando applicazioni, l'API o1 offre un potente set di strumenti per creare soluzioni che richiedono un pensiero profondo e una logica avanzata.

Sebbene siano ancora in versione beta, questi modelli promettono ancora più capacità in futuro, come la multimodalità e l'utilizzo di strumenti. Se i tuoi progetti richiedono ragionamenti avanzati e non richiedono tempi di risposta rapidi, i modelli o1 potrebbero essere la tua opzione preferita.

Questa versione utilizza diversi prompt per dimostrare la flessibilità e le capacità di ragionamento dei modelli OpenAI o1 in varie attività.

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Domande frequenti

Ciao, sono Janvi Kumari, attualmente tirocinante in Data Science presso Analytics Vidhya, appassionato di sfruttamento dei dati per approfondimenti e innovazione. Curioso, motivato e desideroso di imparare. Se vuoi entrare in contatto, sentiti libero di contattarmi su LinkedIn