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Claudeの3.7の新しい「拡張」思考がChatGpt O1の推論とどのように比較されるか

AnthropicはClaude 3.7 Sonnetという新しいモデルをリリースしたばかりで、最新のAI機能に常に興味がありますが、それは本当に目を引いた新しい「拡張」モードでした。それは私にその方法を思い出させました Openai 最初にO1モデルをデビューしました chatgpt。 ChatGPT 4oモデルを使用してウィンドウを離れることなく、O1にアクセスする方法を提供しました。 「/理由」とAIを入力できます チャットボット 代わりにO1を使用します。それはまだアプリで動作しますが、今では不必要です。とにかく、両方によって約束された、より深く、より構造化された推論が私に彼らが互いにどのように反対するかを見たいと思うようになりました。Claude 3.7の拡張モードは、ハイブリッド推論ツールになるように設計されており、ユーザーが迅速で会話型の応答と段階的なステップバイステップの問題解決を切り替えるオプションを提供します。回答を提供する前に、プロンプトを分析するには時間がかかります。これは、数学、コーディング、ロジックに最適です。速度と深さのバランスを微調整して、その応答について考えるための時間制限を与えることもできます。人類は、これを、表面レベルの応答とは対照的に、階層化された系統的な問題解決を必要とする実際のアプリケーションにとってAIをより有用にする方法として位置付けます。Claude 3.7にアクセスするには、Claude Proのサブスクリプションが必要なので、代わりに以下のビデオのデモを使用することにしました。拡張思考モードに挑戦するために、人類はAIに、モンティホールの問題として知られる人気のあるヴィンテージ確率パズルを分析して説明するように依頼しました。それは、数学が得意だと思う人でさえ、多くの人々を困惑させる一見トリッキーな質問です。セットアップは簡単です。ゲームショーに参加していて、3つのドアのいずれかを選ぶように頼まれました。 1つは車です。他の人の後ろ、ヤギ。気まぐれに、人類はヤギの代わりにカニを使うことを決めましたが、原則は同じです。選択した後、各ドアの後ろにあるものを知っているホストは、ヤギ（またはカニ）を明らかにするために残りの2つのうちの1つを開きます。これで、選択肢があります。元のピックに固執するか、最後に開いていないドアに切り替えます。ほとんどの人はそれが問題ではないと仮定しますが、直感に反して、実際に2/3の勝利のチャンスが得られますが、最初の選択に固執すると、1/3の確率が残ります。クラブビーの選択 Claude 3.7拡張思考を備えたソネット-YouTube 見てください 拡張思考を有効にすることで、Claude 3.7は、問題を説明するために測定されたほぼ学術的なアプローチを取りました。正しい答えを述べるだけでなく、根底にあるロジックを複数のステップで注意深くレイアウトし、ホストがカニを明らかにした後に確率がシフトする理由を強調しました。乾燥した数学の用語でも説明しただけではありません。クロードは仮説的なシナリオを駆け抜け、繰り返しの試行で確率がどのように繰り広げられたかを示し、スイッチングが常により良い動きである理由を把握しやすくしました。応答は急いでいませんでした。教授に私をゆっくりと意図的な方法で歩いてもらい、共通の直観が間違っている理由を本当に理解しているように感じました。ChatGpt O1は、多くの故障を提供し、この問題をよく説明しました。実際、複数の形式とスタイルで説明しました。基本的な確率に加えて、ゲーム理論、物語の見解、心理的経験、さらには経済的崩壊さえも経験しました。どちらかといえば、それは少し圧倒的でした。ゲームプレイしかし、それはすべてのクロードの拡張された思考ができるわけではありません。ビデオで見ることができるように、クロードは、窓の中でプレイできるゲームにモンティホールの問題のバージョンを作成することさえできました。 chatgpt o1で同じプロンプトを試みることはまったく同じことをしませんでした。代わりに、ChatGptは、ブラウザで保存して開くことができる問題をシミュレーションするためのHTMLスクリプトを書きました。以下で見ることができるように、それは機能しましたが、いくつかの余分なステップを踏みました。ニュース、レビュー、意見、トップテクノロジーの取引などにサインアップしてください。（画像クレジット：人類）どのような種類のコードや数学に取り組んでいるかに応じて、ほぼ間違いなく品質に小さな違いがありますが、Claudeの拡張思考とChatGPTのO1モデルは、論理的な問題に対する堅実な分析的アプローチを提供します。クロードが提供する推論の時間と深さを調整するという利点を見ることができます。とはいえ、あなたが本当に急いでいるか、異常に重い分析を要求しない限り、ChatGptはあまり時間をかけず、その熟考からかなりのコンテンツを生成します。チャット内のシミュレーションとして問題をレンダリングする機能は、はるかに注目に値します。実際のシミュレーションがChATGPTによって書かれたHTMLと非常に類似したコードを使用する可能性が高い場合でも、Claudeはより柔軟で強力に感じます。あなたも好きかもしれません #Claudeの3.7の新しい拡張思考がChatGpt #O1の推論とどのように比較されるか