この動画は、OpenAIが新たにリリースしたChatGPT Agentについて詳細に解説したライブストリーム配信の記録である。ChatGPT Agentは、従来のDeep ResearchとOperatorの機能を統合し、複雑なタスクを自律的に実行できる統合型AIエージェントとして開発された。デモンストレーションでは、結婚式の準備、ステッカーの注文、プレゼンテーション作成など実際のタスクを通じて、ブラウザ操作、ターミナル操作、ファイル生成などの多様な機能を披露している。また、プロンプトインジェクション攻撃などの新たなセキュリティリスクについても言及し、技術の進歩と安全性の両立について議論している。
OpenAI ChatGPT Agentの発表
私は怖いです。
おはようございます。今日は皆さんにとって素晴らしいものをお届けします。ChatGPT Agentをローンチします。しかし、それに入る前に、チームに自己紹介をお願いしたいと思います。Yashから始めましょう。
こんにちは、Yashです。エージェントチームで働いており、その前はOperatorに取り組んでいました。
こんにちは、Jingです。エージェント研究に取り組んでおり、以前はDeep Researchに携わっていました。
こんにちは、Caseyです。エージェントの研究者で、以前はOperatorに取り組んでいました。
こんにちは、Issaです。エージェントの研究者で、以前はDeep Researchに携わっていました。
私たちは今年の初めからエージェントのローンチを開始しました。Deep Researchをローンチし、Operatorをローンチしたところ、人々はこれに非常に興奮しました。
人々は、AIが複雑なタスクを代わりに実行してくれることがわかりました。しかし、人々が本当に求めているのは、これらの機能やそれ以上のものを統合することであることが明らかになりました。人々は、自分のコンピュータを使って実際の複雑なタスクを実行し、何かについて考えることからアクションを取ることへ、そして多くのツールを使用すること、ターミナルを使うこと、ウェブをクリックして回ること、さらにはスプレッドシートやスライドなどの作成まで、シームレスに移行できる統合エージェントを求めていました。そして人々は、これを長期的な時間軸で、そして汎用的なタスクに対して実行できることを望んでいました。
チームはこれをまとめるために非常に懸命に取り組んできました。そして今日、ChatGPT Agentをお届けします。おそらく、これについて話し続けるよりも、実際にお見せする方が簡単でしょう。これが動作するのを見ることは、私にとってAGIの瞬間の一つに感じられます。では、見てみましょう。
素晴らしいです。ありがとう、Sam。皆さん、こんにちは。
ChatGPT Agentを皆さんと共有できることを非常に嬉しく思います。そしてSamが言ったように、すぐにデモに入りましょう。
ChatGPT Agentのデモンストレーション
では、私たちが皆知っていて愛しているChatGPTにいます。エージェントモードをオンにするには、ツールメニューをクリックしてエージェントを選択するだけです。コンポーザーバーに「agent」と入力することもでき、それによってエージェントモードに移行します。
EdwardAndと私には今年後半に参加する結婚式があります。私たちの共通の友人の一人のためです。エージェントに計画してもらいましょうか？そうしましょう。私には衣装が必要です。そして贈り物を忘れないでください。
わかりました、素晴らしいです。贈り物は忘れません。これは少し長いプロンプトなので、バッファにコピーしてあります。では、貼り付けます。
では、見てみましょう。私たちの友人たちが今年後半に結婚します。先ほど申し上げたように、MiniaとSarahです。そして私たちはエージェントに、ドレスコードに合う衣装を見つけてもらい、いくつかのオプションを提案してもらいたいのです。会場と天気を考慮した、素敵なミッドラグジュアリーです。また、ホテルも見つけてもらいたいですし、Edwardが言ったように、贈り物も忘れないでください。
では、プロンプトを送信してみましょう。Samが言ったように、エージェントはコンピュータを使用します。最初に環境をセットアップします。環境をセットアップするのに1〜2分、実際には5秒ほどかかります。この場合、ご覧のように、プロンプトを理解しています。私に説明を求めています。
とりあえずそのまま続けて作業してもらいましょう。「結婚式の正確な日時はいつですか？」という質問で混乱したようです。ウェブサイトを使って把握すると思います。
よし、いいですね。今始動しました。プロンプトの処理を開始し、ブラウザを開きました。
何が起こっているかをご説明すると、先ほど述べたように、エージェントに独自の仮想コンピュータへのアクセスを与えており、コンピュータには多くの異なるツールがインストールされていて、タスクに取り組む際にどのツールを使用するかを選択できます。ChatGPTでは、エージェントのコンピュータ画面の視覚化を見ることができ、テキストでその思考の連鎖が重ねて表示されます。これは、タスクに取り組み、次に何をするかを決定する際にエージェントが考えていることです。
エージェントにインターネットを閲覧する2つの異なる方法へのアクセスを与えました。まず、テキストブラウザです。これはDeep Researchツールに似ています。これにより、多くのウェブページを非常に効率的かつ迅速に読み、検索することができます。また、ビジュアルブラウザへのアクセスも与えました。これはOperatorツールに似ています。
これにより、実際にウェブページのUIと相互作用できます。ドラッグしたり、カーソルを使ってクリックしたり、UIコンポーネントを開いたり、フォームに記入してテキストエリアにテキストを入力したりできます。非常に柔軟です。これら2つのツールは非常に補完的です。
また、独自のターミナルへのアクセスも与えたので、コードを実行でき、スライドデッキやスプレッドシートなどのファイルを生成および分析することもできます。そして、ターミナルを通じてAPIを呼び出すこともできます。パブリックAPIと、Google Drive、Google Calendar、GitHub、SharePointなどのプライベートデータソースにアクセスするためのAPIの両方です。Deep Researchコネクタと同様に、明示的に接続した場合のみです。
また、Image Gen APIへのアクセスもあるので、タスクに取り組む際にスライドデッキなどのために素敵なビジュアルを作成できます。
ここでどのツールを使用するかをどのように決定しているのでしょうか？
はい、私たちは強化学習でこれらの機能間を移動するようにモデルを訓練しました。これは、この統合ツールボックスへのアクセスを持つように訓練した最初のモデルです。テキストブラウザ、GUIブラウザ、ターミナルすべてが一つの仮想マシンにあります。学習を導くために、これらすべてのツールを使用する必要がある困難なタスクを作成しました。これにより、モデルはこれらのツールの使用方法だけでなく、手元のタスクに応じてどのツールをいつ使用するかも学習できます。
訓練の初期では、モデルは比較的単純な問題を解決するためにこれらすべてのツールを使用しようとする可能性があります。時間が経つにつれて、問題を正確かつ効率的に解決することでモデルに報酬を与えると、モデルはより賢いツール選択を行うようになります。
例えば、特定の要件を持つレストランを見つけて予約するようにモデルに依頼すると、モデルは通常、テキストブラウザでDeep Researchを開始していくつかの候補を見つけ、次にGUIブラウザに切り替えて料理の写真を見て、空き状況を確認して予約を完了します。
同様に、アーティファクトの作成などの創造的タスクでは、モデルはまずオンラインでパブリックリソースを検索し、次にターミナルに切り替えてコード編集を行いアーティファクトをコンパイルし、最後にGUIブラウザで最終出力を確認します。これにより、私たちは本当にDeep ResearchとOperatorの最良の部分を組み合わせ、追加の輝きを加えたと感じています。
プロジェクトの背景と開発経緯
その通りです。このプロジェクトを文脈に置くために、少し歴史をお話ししたいと思います。数ヶ月前、私たちは1月にOperatorを出荷しました。これは、予約やメール送信などのオンラインタスクを実行できるエージェントでした。
そして2週間後、Deep Researchを出荷しました。Deep Researchは、詳細なインターネット調査を行い、高品質な調査レポートを出力できるツールです。ローンチ後、実際にこれら2つのアプローチが深く補完的であることがわかりました。
例えば、Operatorは非常に長い記事を読むのに苦労することがあります。スクロールしなければならず、時間がかかりますが、これはDeep Researchが得意とすることです。逆に、Deep Researchはウェブページの対話的要素や視覚的に高度なウェブページとの相互作用が得意ではありませんが、これはOperatorが優れていることです。
そこで、これらのアプローチが補完的だと感じ、顧客からのフィードバックも見ていました。例えば、Deep Researchで最も要求の多かった機能の一つは、ウェブサイトにログインして認証されたソースにアクセスする機能でした。これはOperatorができることです。
長い間それを待っていました。もう一つは、人々がOperatorに試していたプロンプトを見ていると、実際にはよりDeep Research型のプロンプトでした。例えば、旅行を計画してから予約するといったものです。
そして、私たちは本当にここで両方の世界の最良の部分をもたらしていると感じています。個人的な話として、私たちは皆しばらく友人であり、一緒に仕事をすることは非常に興奮します。
結婚式の計画とマルチタスクの実演
天国で作られたマッチといえば、結婚式の計画はどうなっていますか？
見ているのは素晴らしいです。これは私が嫌いなタスクの例です。これらのウサギの穴に吸い込まれて、私にとって複数時間を台無しにする可能性があります。あなたたちが話している間に、これがクリックしてすべてを実行するのを見るのは、本当に非常に注目に値します。
そうですね、完全に。天気を把握することから始めたようです。
クールな機能の一つは、これらのタスクの一部は少し時間がかかる可能性があるので、戻って何をしていたかを見ることができることです。では、まさにそれをやってみましょう。ウェブサイトを見て回ったようです。テキストブラウザを使用しました。興味深いことに、今はEdwardのスーツを調べています。何か良いものを見つけると思います。
ここで、スーツがEdwardに本当によく似合うことを確認するために、実際にビジュアルブラウザに切り替えたのがわかります。そして今、何をするかを把握し続けています。まだスーツについてで、今度はおそらく贈り物のセクションに入ります。
これは時間がかかるでしょう。Samが言ったように、これらのタスクは時間がかかることがあります。私たちが行うよりもはるかに速く続けてくれることを願っています。それをやっている間に何か他のことをしましょうか？チームは本当にステッカーが欲しがっていました。ローンチ用のステッカーです。それをやりましょうか？
いいですね。
ステッカー作成デモとモバイル使用
私たちにはチームマスコットがいます。それは私たちの同僚の一人、Bunny Doodleです。本当に本当にかわいいです。そして、皆のためにラップトップステッカーを作ろうとしています。
エージェントのお気に入りの機能の一つは、軌道が複雑さに応じて15分、20分、30分かかる可能性があることを考慮すると、多くの場合、エージェントを助ける必要があり、エージェントは説明、確認などを求める必要があることです。
そのため、外出先で使用することが多いです。今回は実際に携帯電話を使ってクエリを送信し、どうなるか見てみます。
では、見てみましょう。ChatGPTにいます。すでにエージェントモードを選択しています。私たちのかわいいマスコットも入力済みです。クエリを素早く貼り付けます。クエリは「チーム用のスワッグを作る、ラップトップステッカーを一つずつ作り、500個注文する」と言っています。
過去に使用したことがあるSticker Muleが好きだとも言います。そして送信します。
ウェブで行っていたのと同じように、時間をかけて、何をしているかを考え、クエリを開始します。進行している間、時間をかけて開始します。
始まりました。作業を開始します。アニメアートの作成を開始しているようです。おそらく、Issaが先ほど言及したimage generationを使用して、うまくいけばアニメアートを作成するでしょう。どのように出てくるか見てみましょう。
それをやっている間、他に何かやりたいことはありますか？
ああ、そうです。私は靴も必要です。私の靴が損傷したからです。
どうやって損傷したのですか？
サンフランシスコの雨でです。
クールです。Edwardにも靴を用意しましょう。
ああ、男性用のドレス黒靴もサイズ9.5で見つけてもらえますか？9.5です。
エージェントの中断可能性と協調性
モデルの主要な機能の一つは、中断できることです。軌道に時間がかかったり、どのような時間であっても、それが非常にマルチターンに感じられることが重要だと思います。ユーザーが割り込むことができ、ユーザーが指示でき、ユーザーがより多くのガイダンスやより少ないガイダンスを与えることができ、私たちがやりたいことは何でもできるということです。そして、それがまさにここで私たちがやっていることです。
本質的に、モデルは以前に私たちが求めたすべてのことを把握しながら作業を続けていました。そしてこの場合、私たちは本質的に「おい、男性用の黒い靴も手に入れてくれる？」と言いました。そして今、考えており、すぐにうまくいけばそれを考慮して軌道を続けるでしょう。
ほら。中断を認めました。「わかりました、クール。サイズ9.5の男性用黒靴も調査します」と言いました。そして、おそらく作業を続けるでしょう。しかし、Issaがそれがどのように機能するかについてもう少し詳しく教えてくれるかもしれません。
はい、もちろんです。ご覧のように、エージェントは非常に協調的であり、これはモデルを訓練し製品を構築する際に私たちにとって非常に重要でした。もしあなたが他の人に、完了するのに非常に長い時間がかかるタスクを依頼するとしたら、おそらく最初にいくつかの指示を与え、その後、彼らがいくつかの明確化の質問をし、その後タスクを開始し、おそらく「ああ、あなたからより多くの明確化が必要だ」とか「何かにサインインしたり、あなたの代わりに何かをしたりする許可が必要だ」と気づくでしょう。そして、あなたは「ああ、これを言うのを忘れた」とか「あなたの状況はどう？どうやっている？間違った道に進んでいるなら、方向転換を手伝えるか？」と気づくかもしれません。
そして同様に、これらの本当に長時間実行されるエージェントタスクでは、ユーザーとエージェントの両方が互いにコミュニケーションを開始できることが非常に重要です。そうすることで、エージェントがあなたのタスクを最も効果的に手伝うことができます。そして、これは実際にモデルに訓練したことです。明確化の質問をするように訓練しました。Deep Researchのように毎回ではありません。また、Yashが示したように中断可能であるように訓練しました。そして、時には軌道の途中で明確化と確認を求めることもあります。
エージェントと作業する一部は、時には間違いを犯すことがあり、そのため重要なステップの最後のステップで確認を求めるようにモデルを訓練することが重要だと感じました。例えば、メールを送信する前に、下書きを見て、それが意味をなすか、恥ずかしいタイプミスがないかを確認するよう求めるでしょう。
もしあれば、修正を依頼するか、直接ブラウザを引き継いでエージェントの環境に飛び込んで自分で修正することができます。そして、それが協調的に感じられ、エージェントと本当に一緒に作業できます。
メタデモ：自己評価とベンチマーク結果
もう一つデモを見てみましょうか？ライブストリームでは、最新のモデルを使ってそれ自身を評価したり、何かメタ的なことをするという楽しい伝統があります。そのようなことができますか？
はい、やってみましょう。
人々はモデルがどれほど優れているかを知りたいと思います。これは私たちが昨日エージェントに以前に与えたプロンプトです。基本的に、Google Driveコネクタから独自の評価番号を取得して、いくつかのスライドを作成するようにモデルに依頼します。
シンプルに保ちたいと思います。導入も結論もなく、チャートでの結果を提示するだけです。ご覧のように、今モデルはGoogle Drive APIに接続し、API内で検索しています。現在、最初の結果が非常に関連しているようです。そこで最初の結果を読んでいます。今、最初の結果を詳細に読んでいます。このリプレイを早送りしましょう。
その後、モデルは結果から再び読み取り、いくつかのコードを書くかもしれません。ここで、モデルがスライドの装飾を生成するためにimage generationと呼ばれる画像生成ツールを使用しているのがわかります。モデルが作成した最初のスライドが何かを見てみましょう。
ここで、モデルは最終的なスライドにコンパイルされるコードを書いています。
これがこのデモでモデルが作成した最初のスライドです。見た目は大丈夫ですが、十分に洗練されていません。強化学習の主要な機能の一つは、モデルが独自の結果をレビューし、良い最終結果を提供するために結果を改良することです。モデルが最終的に何を与えてくれるか見てみましょう。スキップをクリックすると、モデルが良いPowerPointファイルを提供してくれます。
ダウンロードしてどのソフトウェアでも開くことができる本当のPowerPointです。オフィスで開いてみましょう。では、モデルが生成したスライドを発表しましょう。
最初は2つの知能ベンチマークです。Humanity’s Last Examは、困難な問題において幅広い分野を解決するAIの能力を測定するベンチマークです。ツール使用ありとなしの2つの設定でモデルを評価します。エージェントモードの生の知能はすでにかなり優秀で、すべてのツールへのアクセスがあると42%まで性能がほぼ倍増することがわかります。
ツール能力を持つHumanity’s Last Examでモデルを評価する際、特に、モデルがこのベンチマークでカンニングしないことを保証する2層の汚染除去があります。
FrontierMathは、モデルの高度な数学的推論能力を測定するベンチマークです。関数呼び出しでPythonを使用するminiとO3のベースラインとは異なり、エージェントモデルにはブラウザ、コンピュータ、ターミナルなどのすべての利用可能なツールを与えます。エージェントは、これらすべてのツールの助けを借りて、このベンチマークで27%の新しい最新技術を達成します。
次に、2つのエージェントベンチマークでモデルを評価しました。Web Arenaは、実際のWebタスクを解決するWebエージェントの能力を測定するベンチマークです。エージェントモデルは、コアを動かす以前のO3モデルを上回ります。
Browse Compは、今年初めに導入したベンチマークで、ブラウジングエージェントの検索と情報の場所特定方法を見つける能力を測定します。エージェントモデルは、このベンチマークでO3とDeep Researchを大幅に上回り、69%の合格率を達成しています。
最後に、現実世界でユーザーがモデルからどのような利益を得るかを気にかけています。Spreadsheet Benchは、現実世界のユースケースから派生したスプレッドシートを編集するモデルの能力を測定するベンチマークです。ここでは、Liberal Officeとコンピュータツールを持つエージェントモデルがすでにタスクの30%を解決できます。ターミナルで生のExcelファイルへのアクセスをモデルに与えると、パフォーマンスが45%までさらに向上します。
最後に、内部バンキングベンチマークでモデルを評価しました。このベンチマークは、Fortune 500企業のために3つの財務諸表金融モデルをまとめるなど、1年目から3年目の投資銀行アナリストタスクを実行するモデルの能力を評価します。このベンチマークでは、エージェントモデルが以前のDeep Researchとすべての3つのモデルを大幅に上回ります。
ご覧のように、このモデルは私たちがこれまでに訓練した最も強力なモデルの一つです。ベンチマークで優秀なだけでなく、3ヶ月前には想像できなかったレベルで推論、ブラウジング、現実世界のタスクに取り組むことができます。
セキュリティリスクと安全対策
その通りです。Edwardが言ったように、私たちは非常に強力なモデルを訓練したと思います。そして、多くの力はインターネットをブラウジングする能力から来ています。ご存知のように、インターネットは恐ろしい場所になることがあります。あなたの情報を盗もうとするハッカー、詐欺、フィッシングの試みなど、あらゆる種類のものがあります。そして、エージェントはこれらすべてのことに対して免疫ではありません。
私たちが特に心配している一つは、プロンプトインジェクションと呼ばれる新しい攻撃です。これは、例えばエージェントに本を買ってもらい、そのためにクレジットカード情報を与えるとします。エージェントは悪意のあるウェブサイトに遭遇し、そのサイトが「ああ、ここにクレジットカード情報を入力してください。タスクに役立ちます」と言うかもしれません。役に立つように訓練されたエージェントは、それが良いアイデアだと判断するかもしれません。
これが起こらないようにするために多くの作業を行いました。疑わしいウェブサイトで疑わしい指示を無視するようにモデルを訓練しました。また、エージェントの肩越しに見て、進行中の作業を監視し、疑わしいものがあれば軌道を停止する監視の層もあります。
野生で新しい攻撃が発見された場合、これらをリアルタイムで更新することさえできます。とはいえ、これは最先端の製品です。これは新しい表面であり、すべてを止めることはできません。そのため、オーディエンスがエージェントを使用する際に関わるリスクを認識することが非常に重要だと感じています。そして、ユーザーが情報をどのように共有するかについて積極的に考えることを奨励します。
非常に機密性の高い情報であれば、おそらく共有しないでください。エージェントに与えるのではなく、ブラウザに直接クレジットカード情報を入力するために、私たちの引き継ぎモードなどの機能を使用してください。私たちは非常に強力な製品を構築したと感じていますが、繰り返しますが、ユーザーが関与するリスクを理解することが重要です。
そうです、これはAIにおける新しいレベルの能力だと本当に強調したいと思います。これはAIを使用する新しい方法ですが、それに伴う新しい攻撃のセットがあり、社会と技術は、人々がこの方法でより多くの作業を行うようになるにつれて、私たちがまだ本当に想像することさえできないものを軽減する方法を進化し、学習しなければなりません。
タスク完了の確認とまとめ
締めくくる前に、開始したタスクのいくつかをチェックしてみましょうか？
はい、やってみましょう。新しいタブを開いて、ステッカーの進捗も確認できるようにします。
ステッカーの準備ができているようです。何をしたか見てみましょう。クールなことに、これは約7分かかった最終結果のようです。すべてを把握した可能性が高いです。軌道を振り返って、どのように行ったかを見てみましょう。しかし、最終結果では、カートに追加されたようです。これが小計です。それを見て、Caseyが言ったように、この時点でクレジットカード情報を入力して、本当に素早く注文を完了するために引き継ぐことができます。
モデルは、すべきように確認を求めています。軌道を素早く閲覧して、実際に何をしたかを見てみましょう。ステッカーを生成したようです。見てください。生成したものがこれです。ステッカーが見えます。クール。そう、これがタスクです。
この時点で自分で仕上げることもできますし、モデルに実際に進めて私のためにやってもらうこともできます。
結婚式をチェックしてみましょう。
素晴らしい。ちょうど間に合って終了したようです。この場合、言ったように、ホテル、ドレス、スーツ、靴も探していました。かなり包括的なレポートが出てきました。結婚式の会場、日付、いつなのか、ザ・ジラのリンク、ドレスコードのようです。
スーツの推奨事項がどうあるべきか、どこで買えるかを把握しました。今、自分で買いに行くことも、エージェントに私のために買いに行ってもらうこともできます。履物のハードルオプションも把握しました。実際にすべての可用性を調べました。この場合、Booking.comを使用し、それを行うことができることがわかります。チェックしたもののスクリーンショットを提供します。
ギフトの提案なども含まれており、次のステップとして、エージェントが言っているように「アイテムの購入やさらなる調整が必要な場合はお知らせください」ということができます。そして、ライブでは実際に実行しませんでしたが、本当にクールで、特に結婚する人たちがMLBに本当に夢中だからということを示したい最後のデモがあります。
エージェントに、30のMLB球場すべてを訪問するための最適な旅程を構築してもらい、サバティカルを考えている場合に、最適なルートを設計し、Hello Kitty ナイトなどを優先し、詳細なスプレッドシートとして最終計画を提示してもらいました。これを本当に素早く実行してみます。見るのがとても楽しいと思います。
ライブストリーム全体で示したように、多数のツールを使用し、コンテナ、ターミナルを使用し、ブラウザを使用してすべての詳細を処理し、おそらく再びブラウザに戻ってHello Kitty ナイトやスポーツスタジアムなどを把握します。見逃したかな？ああ、そこです。
実際にそれを構築するためにコードを使用してマップを構築しています。そして全体的に、最終的にはかなり堅実な結果を得ていると思います。シーズンの開始などがどこにあるかを把握するのに25分かかります。ChatGPT内で素早く見ることができるスプレッドシートがあります。旅程をマップできます。カッコいいマップです。
そして、これがChatGPT Agentです。本当に気に入っていただけることを願っています。そしてSamにお渡しします。
皆さん、そして皆さんのチームの素晴らしい仕事です。これは本当に人々が仕事を成し遂げ、やりたいことをするためのより多くの時間を持つのに役立つものだと思います。この体験を提供するために皆さんがまとめたものは本当に驚くべきものです。
エージェントがインターネットを使用し、これらのスプレッドシートを作成し、PowerPointを作成し、その他何でも作成し、このすべての作業を行うのを見るのは本当に驚くべきことです。
今日、ProプラスとTeamユーザー向けにライブで提供されます。Proユーザーは月に400クエリを取得します。プラスとTeamユーザーは月に40クエリを取得します。
ロールアウトは、Proについては一日の終わりまでに、プラスとTeamユーザーについては非常に近いうちに完了する予定です。今月末までにはエンタープライズとエデュで利用可能にしようとしています。
Caseyが言ったように、これは非常にエキサイティングな新技術ですが、新しいリスクがあります。人々は一般的にインターネットをかなり安全に使用することを学びました。もちろん、詐欺師やその他の攻撃はまだ存在しますが。人々はAIエージェントの使用方法を学ぶ必要があります。
そして社会もAIエージェントに対する攻撃に対する防御を構築することを学ぶ必要があります。そのため、私たちは非常に堅牢なシステム、多くの警告で開始しています。人々がより快適になるにつれて、時間の経過とともにそれを緩和しますが、人々にはこれを新しい技術と新しいリスク表面として扱い、Caseyが話したすべての注意を払ってほしいと思います。
とはいえ、皆さんに気に入っていただけることを願っています。これはまだ非常に初期段階です。急速に改善し、すべてがどこに向かうかを見るのを楽しみにしています。再び、おめでとうございます。どうもありがとうございました。お楽しみください。
追加のライブストリーム
こんにちは。こんにちは。ここにいてくれてありがとうございます。物事を始めるのに少し時間をください。こちらでポップアウトチャットをしましょう。ちょっと待ってください。
まず第一に、ここにいてくれて本当にありがとうございます。今朝はあまり調子が良くないのですが、これをチェックアウトしたかったのです。そこで、Civic podcastの皆さんに今朝手伝ってもらうよう頼みました。何かにかかっているような気がするからです。
私たちがやろうとしていることは、ストリームをマージしてこれをテストすることです。うまくいけば、彼らが今日私を少し運んでくれると思います。100%ではないからです。
でも、このチャットを開始できるように少し時間をください。すぐに参加してもらいます。
Pain Elementalから私のAIガールフレンドをどう改善するの？男、それは素晴らしいDoomの参照です。
それは実際のmobの実際の名前で、実際のアバターです。素晴らしい。それがその名前でした。Pain Elemental、そうです？それに似た大きな赤い浮遊物だったからです。それらが何と呼ばれていたか覚えている人は？誰が覚えている？Pain Elemental。素晴らしい。素晴らしい。
まあ、明らかにAIガールフレンドがInstacartやDoor Dashを取得したり、Netflixをつけて料理を注文したり、実際に今考えてみると、たくさんのことができるからです。最終的にGoogle Voiceのようなものを使って電話をかけることも含めて、多くのことができるからです。つまり、これらのエージェントは実際に人々に電話してそういったことすべてを行う可能性があります。
皆さん、非常に多くの馴染みのある名前を見ています。皆さん、ここにいてくれて本当にありがとうございます。The Remarkable N、Donut Raider。他に何があるか見てみましょう。
Little Spoojiが一時期1位だったようです。皆の経験を追跡するクールな小さなリーダーボードがあるようで、非常に興奮しています。まだ正確に何をするかはわかりませんが、小さな順位のようなものがあるのが非常にクールだと思います。
テスト、テスト、テスト。ちょっと待って。サムネイルにはどの顔を載せようか？ストリームを交差させてはいけない。それは良いですね。ちょっと待って。
そして、チェックしなければならないことの一つは、まだアクセスできるかどうかです。
ここで、私が少し調子が悪いので、何をしようかと思います。SVIC podcastは、ストリームを立ち上げて実行しており、興味のある方のために、OBSという名前のものを使ってストリーミングしています。オープンソースソフトウェアです。非常に良いのですが、私の知る限りでは、マルチゲスト機能はあまり許可していません。
そこで、ストリームをマージします。誰かがストリームを交差させてはいけないと言いました。ここでSVIC podcastとストリームを交差させなければなりません。決してやってはいけないことですが、SVIC podcastとストリームを交差させなければなりません。
これを行うことで、皆さんは問題なく転送されることを願っています。あなた方に必要なアクションはありません。しかし、それによって私たち全員がこれらのエージェントをテストできるようになります。
うまくいけば私たちに利用可能になるでしょう。また、今日話を手伝ってくれる人たちも来てくれるでしょう。
そうですね。でも皆そこにいるでしょう。だから、チャットを続けましょう。でも、OBSについてのポイントは、彼らがRiversideを使用するということです。
それによって私がログインしたり、ストリームに参加したりできるようになります。そうすることで皆が話せます。やってみましょう。
Xbard、スーパーチャットをありがとう。もし私が正しく、ミーティング自体が圧縮可能であれば。AIドリブンなセマンティック圧縮器VQ VAパイプラインを作成します。圧縮のアイデアについて話さなければならず、それはある時点で話したい全体的なうさぎの穴です。でも、はい、Twitchレイドのようなものです。
順調に行けることを確認しましょう。そして、問題がなければ、すぐにそこに転送される予定です。ちょっと待ってください。30秒で飛び込みます。再接続してから、そこで会話を続けましょう。このものをテストします。皆さん、ここにいてくれて本当にありがとうございます。
私には最高の理髪師がいます。その理髪師は私です。時々頭を剃るために、それらの一つを使うだけです。でも、他のストリームへのリンク。それは非常に、非常に良いアイデアです。
他のストリームへのリンクはこれです。このメッセージをピン留めしましょう。転送されない場合は、それをクリックしてください。皆さん、すぐそこで会いましょう。
ストリームを終了します。それで、Google様、YouTube様のおかげで、うまくいけばそこに転送されるでしょう。そこでチャットしましょう。どうもありがとうございました。お待ちください。行きましょう。
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