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우주스압 우주의 신비...4탄.jpg
1969년 목격자들의 설명을 바탕으로 작성된 비행접시 목록 프로젝트 블루 북(Project Blue Book)은 미국 공군에서 1947년부터 1969년까지 UFO를 조사한 프로젝트입니다. 관련 기록은 현재 미국 국립문서기록관리청에 보관되어 있으며, 연구 목적으로 열람이 가능합니다. 이 이미지에는 거대한 은하단 MACS J0138.0-2155에 의해 만들어진 먼 은하의 중력 렌즈가 제임스 웹 우주 망원경으로 포착되어 있습니다. 이 은하단의 불균일한 중력장으로 인해 100억 광년 떨어진 MRG-M0138 은하의 왜곡된 다섯 개의 개별 이미지가 만들어졌습니다. 흥미로운 점은 그중 두 이미지에서 초신성이 관측된다는 것입니다. 왜 다섯 개 모두에서 보이지 않을까요? 이는 렌즈로 보이는 은하에서 나오는 빛이 불균일한 중력장에서 여러 다른 경로를 따라 우리에게 도달하기 때문입니다. 빛은 동시에 도착하지 않으며, 그 지연 시간은 몇 주, 몇 달, 심지어 몇 년에 달할 수 있습니다. 은하의 한 이미지에서는 초신성이 아직 폭발하지 않았을 수 있고, 다른 이미지에서는 이미 사라졌을 수도 있습니다. 이러한 현상을 관찰하는 것은 초기 우주에 대한 많은 정보를 제공합니다. 안타깝게도 렌즈로 보이는 초신성의 여러 이미지는 매우 드뭅니다. JWST 이미지 제공: NASA, ESA, CSA, STScI 백조자리에 위치한 방출 성운 Sh2-114는 비공식적으로 "나는 용"이라고 불립니다. 하지만 그 위협적인 이름과는 달리 꽤 희미한 천체라서 사진으로 담기가 쉽지 않습니다. 제공: Luca Bartek (astrobin) 황소자리에 있는 작은 반사 성운 IC 2087입니다. 이 빽빽한 가스와 먼지 구름은 주변 별빛에 의해 비춰지기 때문에만 보입니다. IC 2087까지의 거리는 약 430광년으로 추정됩니다. 제공: Nik Szymanek (astrobin) 제임스 웹 우주 망원경으로 촬영한 반지 성운 반지 성운은 한때 태양과 비슷했던 별의 죽음으로 인해 형성되었습니다. 내부의 수소 연료가 고갈된 후, 헬륨을 포함한 핵융합 반응이 시작되었습니다. 별은 팽창하기 시작하여 적색 거성으로 변했습니다. 하지만 이 상태는 영원히 지속될 수 없었습니다. 별의 질량은 더 무거운 원소와의 반응을 통해 존재를 유지하기에 충분하지 않았습니다. 결국, 별은 자신의 대기를 방출했고, 뜨거운 핵만이 남았습니다. 이 핵의 자외선 복사는 방출된 물질을 이온화시켜 우리 눈에 보이게 만들었습니다. 이 단계(행성상 성운이라고 불립니다)는 매우 짧은 기간 동안 지속됩니다. 불과 몇천 년 후면 죽은 별의 핵은 충분한 자외선을 방출하지 못하게 되고, 성운은 더 이상 빛을 내지 않게 됩니다. 그런 다음 핵은 식고 수축하여 백색 왜성으로 변하게 됩니다. 웨이탕 리앙의 시선으로 담아낸 스테판의 오중은하 ✨ 이 이미지는 508mm 구경의 돌-커크햄식 반사굴절 망원경으로 촬영되었습니다. 480만 킬로미터 높이의 별의 해일 MACHO 80.7443.1718 별계는 안정적인 리듬으로 맥동하는 '심장 박동성 별(beating heart stars)' 유형에 속합니다. 하지만 이 별계는 그러한 '심장'의 극단적인 예시입니다. 밝기가 약 20%나 변하는데, 이는 대부분의 유사한 별들보다 200배나 큰 변화입니다. 그래서 '깨진 심장(broken heart)'이라고 불립니다. 천문학자들은 왜 그렇게 급격한 밝기 변화가 일어나는지 밝혀냈습니다. 이 별계는 두 개의 별로 이루어져 있으며, 작은 별이 33일마다 한 번씩 큰 동반성에 가장 가까이 접근할 때, 큰 별의 물질을 뜯어내고 480만 킬로미터 높이의 해일을 일으킵니다 이것이 유일한 효과는 아닙니다. 이 매달 반복되는 중력 댄스는 큰 별을 계란 모양으로 늘리는 동시에 별의 물질을 회전하는 대기 중으로 방출합니다. 바로 이러한 요인들이 지구에서 관측되는 급격한 밝기 변화를 만들어냅니다. 천왕성에 관한 8가지 사실 천왕성은 망원경으로 발견된 최초의 행성으로, 1781년에 발견되었습니다. 처음에는 조지 3세 국왕을 기리기 위해 조지 별(Georgium Sidus)이라고 불렸습니다. 1850년에 이르러서야 고대 그리스 하늘의 신 우라노스의 이름을 따서 행성 이름을 짓기로 결정되었습니다. 천왕성의 하루는 지구 시간으로 17시간이며, 1년은 지구 시간으로 84년과 같습니다. 이 행성은 "얼음 거성"으로 분류됩니다. 작은 암석 핵 위에 많은 양의 얼음이 들어 있습니다. ️천왕성의 대기는 주로 수소와 헬륨으로 이루어져 있으며, 메탄의 존재로 인해 독특한 청록색을 띱니다. 행성 표면의 평균 온도는 -212°C입니다. 천왕성에는 희미한 고리 시스템도 있습니다. 비록 13개에 불과하지만요. 천왕성의 자전축은 공전 궤도면에 대해 93° 기울어져 있습니다. 따라서 옆으로 누워서 회전하는 것처럼 보입니다. 북쪽 하늘의 세페우스자리에 있는 암흑 성운 상어 성운 또는 LDN 1235 ✨ 사진 작가 © Luis alberto Perez. 상대성이론과 GPS는 어떤 관련이 있을까요?️ 상대성이론이 순전히 이론적인 것이라고 생각하셨나요? 그렇지 않습니다! 상대성이론은 여러 번 증명되었으며, 우리는 심지어 매일 그것을 이용하고 있습니다! 아인슈타인의 상대성이론에 따르면 지구 표면과 높은 궤도에서는 시간이 아주 약간 다르게 흐릅니다. 높은 궤도에서는 지구 중력이 약간 더 약하게 작용하기 때문입니다. GPS 위성은 이러한 시간 차이를 고려합니다. 높은 정지 궤도에서 GPS 위성의 시간은 "우리" 시간보다 하루에 3800만 분의 1초나 더 빠르게 흘러갑니다. 그리고 GPS가 정확하게 작동하려면 500억 분의 1초의 정확도가 필요합니다. ⏱️ 만약 시스템이 상대성이론을 고려하지 않는다면, GPS는 하루에 10킬로미터씩이나 오차가 발생하여 완전히 쓸모없게 될 것입니다. 중력 미소 체셔 고양이라는 별명을 가진 은하단의 두 개의 거대한 타원 은하가 중력 렌즈 효과로 인해 호 모양으로 둘러싸여 있습니다. 이들은 우리로부터 약 46억 광년 떨어진 큰곰자리에 위치하고 있습니다. 중력 렌즈 효과는 다른 거대한 물체의 중력 작용으로 인해 멀리 있는 물체에서 오는 전자기파와 빛이 휘어지는 현상입니다 (두 번째 사진). 예를 들어, 이는 멀리 있는 은하의 빛이 암흑 물질이나 은하단과 같은 거대한 물체에 의해 일반 렌즈처럼 굴절되는 것입니다 목성 자외선 사진 자외선으로 목성을 관측하면 우리 눈으로 볼 수 없는 목성의 대기 현상을 자세히 볼 수 있습니다. 예를 들어, * 대적반: 붉게 보이는 대적반은 자외선에서는 어둡게 나타납니다. 이는 높은 고도의 안개 입자가 자외선을 흡수하기 때문입니다. * 극지방 헤이즈: 목성의 극지방에서 보이는 붉고 물결치는 듯한 헤이즈는 자외선을 약간 덜 흡수하여 더 밝게 보입니다. 이는 입자의 크기, 구성 또는 고도의 차이 때문일 수 있습니다. * 대기의 흐름: 자외선 관측은 목성 대기의 역동적인 흐름과 구름 패턴을 연구하는 데 유용합니다. 허블 우주 망원경은 장기간에 걸쳐 자외선으로 목성을 관측하여 대기의 변화를 추적하고 있습니다. * 오로라: 목성의 극지방에서 발생하는 오로라는 자외선 영역에서 더욱 뚜렷하게 관측됩니다. 찬드라 X선 관측소 25주년 기념 NASA 콜라주 공개! NASA는 찬드라 X선 관측소의 25주년을 기념하여 25개의 우주 천체 이미지로 구성된 콜라주를 공개했습니다! 이미지는 가로 5개, 세로 5개의 격자 형태로 배열되어 있습니다. 왼쪽 상단부터 각 행을 따라 나열된 천체는 다음과 같습니다. 게 성운, 오리온 성운, 눈 은하, 고양이 발 성운, 우리 은하 중심, M16, 박쥐 그림자 성운, NGC 7469, 처녀자리 은하단, WR 124, G21.5-0.9, 센타우루스 A, 카시오페이아 A, NGC 3532, NGC 6872, Hb 5, 아벨 2125, NGC 3324, NGC 1365, MSH 15-52, Arp 220, 목성, NGC 1850, MACS J0035, SN 1987A. 10년간 촬영한 48가지 달의 색조 이것은 10년 동안 촬영된 다양한 보름달 사진들을 합성하여 만든 이미지입니다. 달의 색깔이 미묘하게 다른 이유는 여러 가지 요인 때문입니다. * 대기 조건: 지구 대기의 먼지, 습도, 구름 등의 상태에 따라 달빛이 산란되는 정도가 달라져 달의 색깔이 다르게 보일 수 있습니다. 예를 들어, 대기 중에 먼지가 많으면 달이 붉게 보일 수 있습니다. * 달의 위치: 달이 지평선 근처에 있을 때는 더 많은 대기를 통과하므로 붉거나 주황색으로 보일 가능성이 높습니다. 하늘 높이 떠 있을 때는 더 하얗게 보입니다. * 관측 장비 및 설정: 카메라의 종류, 필터 사용 여부, 노출 설정 등에 따라서도 달의 색깔이 다르게 기록될 수 있습니다. * 달 표면의 특징: 달 표면의 광물 조성에 따라 반사되는 빛의 파장이 약간씩 다를 수 있지만, 이는 육안으로는 거의 구별하기 어렵습니다. 주로 지구 대기의 영향이 더 큽니다. 이 이미지는 이러한 다양한 요인들이 만들어내는 달의 다채로운 모습을 보여줍니다. 혜성이란 무엇일까요?☄️ 혜성은 소행성과 매우 유사하지만, 얼음, 메탄, 암모니아 및 기타 화합물을 더 많이 포함하고 있습니다. 혜성은 태양에 가까워져 녹기 시작하면 코마라고 불리는 흐릿하고 구름 같은 껍질과 꼬리를 형성합니다. 혜성은 기원에 따라 두 가지 다른 곳에서 유래합니다. 주기가 200년 이상인 장주기 혜성은 오르트 구름에서, 주기가 짧은 단주기 혜성은 카이퍼 벨트에서 유래합니다. 가장 오래된 운석 충돌구는 남아프리카 공화국에 있는 브레데포르트 (Vredefort) 충돌구로, 그 나이는 20억 2천 3백만 년입니다! 충돌구의 과학적 명칭인 아스트로블렘의 반지름은 250km에 달하며, 이는 브레데포르트 충돌구를 동종의 지형 중 가장 큰 것 중 하나로 만듭니다. 이 충돌구는 인근 도시 브레데포르트의 이름을 따서 명명되었습니다. 그리고 2005년에는 유네스코 세계 유산 목록에 등재되었습니다. 과학자들이 또 다른 물리학 법칙을 발견한 것 같습니다 뉴욕의 물리학자 및 수학자 팀이 Physical Review Letters 저널에 블랙홀에 최대 속도가 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 우선, 과학자들은 충돌을 준비 중인 블랙홀의 실제 관측 속도를 비교했습니다. 그런 다음 빛의 속도의 1/10보다 빠르게 블랙홀이 가속할 수 없다는 것을 수학적으로 확인했습니다. 이 발견이 어디에 활용될지는 아직 불분명하지만, 새로운 물리학 법칙이 매일 발견되는 것은 아닙니다. 럭비공 모양의 왜행성 하우메아 왜행성 하우메아는 태양계 외곽의 카이퍼 벨트에 위치하고 있습니다. 지름이 1212-1491km인 이 천체는 고리 시스템을 가지고 있으며, 매우 빠른 자전 속도 때문에 길쭉한 타원체 모양을 하고 있습니다. 하우메아의 하루는 지구 시간으로 4시간도 채 되지 않습니다. 약 7만 년 전, 다른 별이 태양계를 "방문"했습니다 그 손님은 최근 발견된 희미한 쌍성계인 숄츠별(Scholz's star, WISE J072003.20-084651.2로도 알려져 있음)이었을 가능성이 있습니다. 이 별은 태양계의 가장 외곽 영역인 오르트 구름을 통과했습니다. 과학자들은 숄츠별의 속도와 이동 경로를 분석했습니다. 그 궤적은 약 7만 년 전에 이 별이 약 5만 2천 천문단위, 즉 지구로부터 약 0.8 광년 떨어진 지점을 통과했음을 나타냅니다. 우주적 규모에서 이 거리는 매우 가까운데, 우리의 가장 가까운 이웃 별인 프록시마 센타우루스까지의 거리는 4.2 광년입니다. 숄츠별은 적색 왜성(태양 질량의 약 8%)과 갈색 왜성(태양 질량의 약 6%)으로 이루어진 쌍성계입니다. 이들의 작은 질량 때문에 태양계는 그 근접 통과에도 불구하고 불안정해지지 않았습니다. 울프 크릭 – 호주에 있는 보존 상태가 좋은 운석 충돌구 이 충돌구는 약 30만 년 전에 무게가 약 5,000톤(!)에 달하는 철 운석이 떨어져 형성되었습니다. 충돌구의 지름은 880미터이고, 깊이는 거의 60미터입니다. 번개는 지구에서만 발생하는 현상이 아닙니다.⚡️ 우주 탐사선들은 화성, 목성, 토성을 포함한 태양계의 다른 행성에서도 번개를 관측했습니다. 금성, 천왕성, 해왕성에서도 번개가 발생할 가능성이 있습니다. 번개는 전하를 띤 입자들이 한 곳에서 다른 곳으로 빠르게 이동하는 현상입니다. 지구에서 번개 방전의 원인이 되는 전하 분리는 얼음 결정과 물방울의 충돌 때문입니다. 그렇다면 목성에서는 어떤 일이 벌어질까요? 주노 탐사선이 촬영한 이미지는 목성의 번개 또한 얼음과 물을 포함한 구름에서 발생한다는 이전의 가설을 뒷받침합니다. 이 사진에서는 목성 북극 근처의 거대한 구름 소용돌이 속에서 광학적인 섬광이 포착되었습니다. 꼬리 달린 블랙홀 지난 4월, 천문학자들은 처음으로 초대질량 블랙홀의 그림자와 그로부터 방출되는 제트를 동시에 관측할 수 있는 이미지를 얻었습니다. 대부분의 은하 중심에는 초대질량 블랙홀이 존재합니다. 이 중력 괴물들은 주변 물질을 흡수하는 것으로 더 잘 알려져 있지만, 모은하를 넘어 확장되는 제트 형태로 물질을 방출하기도 합니다. 이번에 얻은 이미지는 블랙홀 근처에서 꼬리처럼 뻗어나오는 제트와 천문학자들이 "그림자"라고 부르는 강착 원반을 보여줍니다. 이 데이터는 전 세계에 위치한 여러 전파 망원경을 사용하여 얻었습니다. 우주 만두 판(Pan)은 토성의 안쪽 위성 중 하나입니다. 이 위성은 약 14시간 만에 토성을 한 바퀴 공전합니다. 이 사진들은 2017년 3월 7일 카시니 탐사선이 위성 표면으로부터 24,572km 떨어진 거리에서 촬영했습니다. 지름 26km의 이 천체가 독특한 모양을 하고 있다는 점은 주목할 만합니다. 과학자들은 왜 이 위성이 둥근 만두처럼 생겼는지 알지 못하지만, 형성 단계에서 방사성 원소를 흡수했기 때문일 수 있다고 추측합니다. 판 내부에 축적된 방사성 원소는 내부를 가열했을 수 있으며, 만약 이 천체가 처음에는 충분히 빠르게 회전했다면, 또 다른 토성의 위성인 이아페투스처럼 "납작한" 모양을 갖게 되었을 수 있습니다. 이 위성은 1990년 보이저 2호 자동 행성 간 탐사선의 사진 분석을 통해 처음으로 연구자들에 의해 발견되었습니다. - dc official App
작성자 : 싱글벙글고정닉
OpenAI, o3와 o4-mini 출시
OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 전체 도구 접근성을 갖춘 역대 가장 스마트하고 유능한 모델오늘 OpenAI는 응답하기 전에 더 오래 생각하도록 훈련된 o-시리즈 모델의 최신 버전인 OpenAI o3와 o4-mini를 출시합니다. 이는 저희가 지금까지 출시한 모델 중 가장 스마트한 모델로, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 사람을 위한 ChatGPT의 능력을 한 단계 끌어올렸습니다. 처음으로 저희 추론 모델이 ChatGPT 내의 모든 도구를 능동적으로 사용하고 결합할 수 있게 되었습니다. 여기에는 웹 검색, Python을 사용한 파일 및 기타 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 깊이 있는 추론, 이미지 생성까지 포함됩니다. 결정적으로, 이 모델들은 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 추론하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 보다 능동적인 ChatGPT를 향한 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 전체 도구 접근성의 결합된 힘은 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에서 훨씬 더 강력한 성능으로 이어져 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 세웁니다.변경된 점OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 다양한 분야에서 최고 성능을 보여주는 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 SOTA(최고 수준)를 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉시 명확하지 않을 수 있는 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 작업에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상과 같은 분야에서 뛰어났습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄격함을 강조하고, 특히 생물학, 수학, 공학 분야 내에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2025에서 o4-mini는 Python 인터프리터 접근 권한이 주어졌을 때 99.5%의 점수를 기록하여 이 벤치마크를 사실상 포화시켰습니다. 전문가 평가에서도 STEM 외 작업뿐만 아니라 데이터 과학과 같은 영역에서도 이전 모델인 o3-mini보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용량 한도를 지원하므로, 추론이 필요한 질문에 대해 대용량, 고처리량 옵션으로 강력합니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델보다 향상된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델과 비교할 때, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더 개인화되고 관련성 있게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적으로 느껴질 것입니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이 확장 경로를 RL에서 다시 추적함으로써 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수만큼 확장했지만, 여전히 명확한 성능 향상을 확인하여 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증했습니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용으로 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 강화 학습을 통해 두 모델 모두 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 즉, 도구를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제 사용해야 하는지 추론하도록 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배포하는 능력은 개방형 상황, 특히 시각적 추론 및 다단계 워크플로우를 포함하는 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학문적 벤치마크와 실제 작업 모두에 반영됩니다.이미지로 생각하기처음으로 이 모델들은 이미지를 사고 과정에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것이 아니라, 이미지로 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 혼합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 멀티모달 벤치마크 전반에 걸친 최첨단 성능에 반영됩니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐리거나, 뒤집히거나, 저화질이라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 즉석에서 이미지를 회전, 확대/축소 또는 변환하여 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 해결할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.능동적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출을 통해 사용자 지정 도구에도 완전히 접근할 수 있습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하도록 훈련되었으며, 일반적으로 1분 이내에 올바른 출력 형식으로 상세하고 사려 깊은 답변을 신속하게 생성하기 위해 언제, 어떻게 도구를 사용해야 하는지 선택합니다.예를 들어, 사용자는 "캘리포니아의 여름 에너지 사용량은 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측을 구축하기 위한 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하며 여러 도구 호출을 연결할 수 있습니다. 추론을 통해 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공 업체의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 모델의 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 합성 및 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.비용 효율적인 추론 발전OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 모델 중 가장 지능적이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025 AIME 수학 경진대회에서 o3의 비용-성능 경계는 o1을 명백히 개선하며, 유사하게 o4-mini의 경계는 o3-mini를 명백히 개선합니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3 및 o4-mini는 각각 o1 및 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 기능이 향상될 때마다 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini의 경우, 생물학적 위협(바이오리스크), 멀웨어 생성, 탈옥과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가하여 안전성 훈련 데이터를 완전히 재구축했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3 및 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 프론티어 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이전의 이미지 생성 작업과 유사하게, 사람이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인의 대화 중 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 역대 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 태세 프레임워크에 따라, 프레임워크가 다루는 세 가지 추적 기능 영역인 생물학적 및 화학적, 사이버 보안, AI 자기 개선 전반에 걸쳐 o3 및 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, o3 및 o4-mini 모두 세 범주 모두에서 프레임워크의 "높음" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 상세 결과는 첨부된 시스템 카드에 게시했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 프론티어 추론또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 컴퓨터에서 직접 작동하며, o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, GPT-4.1과 같은 추가 API 모델에 대한 지원이 곧 제공될 예정입니다.스크린샷이나 저해상도 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 멀티모달 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex(새 창에서 열림)에서 완전한 오픈 소스로 제공됩니다.이와 함께 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. API 크레딧 형태로 25,000달러 단위의 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.접근성ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 접근 권한을 얻게 됩니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 플랜의 속도 제한은 이전 모델 세트에서 변경되지 않았습니다.몇 주 내에 전체 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3 및 o4-mini는 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직을 확인(새 창에서 열림)해야 할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서(새 창에서 열림)를 살펴보고 더 많은 업데이트를 기대해 주세요.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: o-시리즈의 특화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써 미래의 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.- (오픈AI) o3 및 o4-mini 공개2025년 4월 16일 | 출시 | 제품OpenAI o3 및 o4-mini 공개: 역대 가장 스마트하고 유능하며 완전한 도구 접근성을 갖춘 모델[ChatGPT에서 사용해 보기]오늘, OpenAI는 o-시리즈의 최신 모델인 o3와 o4-mini를 출시합니다. 이 모델들은 응답하기 전에 더 깊이 사고하도록 훈련되었습니다. 현재까지 저희가 출시한 모델 중 가장 스마트하며, 호기심 많은 사용자부터 고급 연구원에 이르기까지 모든 이들에게 ChatGPT 역량의 획기적인 발전(step change)을 보여줍니다. 처음으로 저희 추론 모델들은 스스로 판단하여(agentically) ChatGPT 내의 모든 도구 – 웹 검색, Python을 이용한 파일 및 데이터 분석, 시각적 입력에 대한 심층 추론, 이미지 생성까지 – 를 활용하고 조합할 수 있습니다. 결정적으로, 이 모델들은 언제 어떻게 도구를 사용해야 할지 추론하여, 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 생성함으로써 더 복잡한 문제를 해결하도록 훈련되었습니다. 이를 통해 다면적인 질문을 더욱 효과적으로 처리할 수 있으며, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 더욱 주체적인(agentic) ChatGPT로 나아가는 한 걸음입니다. 최첨단 추론 능력과 완전한 도구 접근성의 결합은 학술 벤치마크와 실제 과제 전반에서 현저하게 향상된 성능으로 이어져, 지능과 유용성 모두에서 새로운 기준을 제시합니다.무엇이 달라졌는가OpenAI o3는 코딩, 수학, 과학, 시각 인식 등 전 분야에 걸쳐 기술의 한계를 넓히는 저희의 가장 강력한 추론 모델입니다. Codeforces, SWE-bench(맞춤형 모델별 스캐폴드 구축 없이), MMMU 등 벤치마크에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 다면적 분석이 필요하고 답이 즉각적으로 명확하지 않은 복잡한 질의에 이상적입니다. 특히 이미지, 차트, 그래픽 분석과 같은 시각적 작업에서 강력한 성능을 보입니다. 외부 전문가 평가에서 o3는 어려운 실제 과제에서 OpenAI o1보다 주요 오류를 20% 적게 발생시켰으며, 특히 프로그래밍, 비즈니스/컨설팅, 창의적 아이디어 구상 분야에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 초기 테스터들은 사고 파트너로서의 분석적 엄밀함을 높이 평가했으며, 특히 생물학, 수학, 공학 분야에서 새로운 가설을 생성하고 비판적으로 평가하는 능력을 강조했습니다.OpenAI o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 최적화된 소형 모델입니다. 크기와 비용 대비 놀라운 성능을 달성하며, 특히 수학, 코딩, 시각적 작업에서 뛰어납니다. AIME 2024 및 2025에서 새로운 최고 성능(SOTA)을 기록했습니다. 전문가 평가에서는 데이터 과학과 같은 영역뿐만 아니라 비 STEM 분야에서도 이전 모델인 o3-mini를 능가했습니다. 효율성 덕분에 o4-mini는 o3보다 훨씬 높은 사용 한도를 지원하므로, 추론 능력이 중요한 대량, 고처리량 질문에 강력한 옵션입니다.외부 전문가 평가자들은 두 모델 모두 향상된 지능과 웹 소스 포함 덕분에 이전 모델들보다 개선된 지시 사항 준수 능력과 더 유용하고 검증 가능한 응답을 보여준다고 평가했습니다. 이전 버전의 추론 모델들과 비교하여, 이 두 모델은 특히 기억과 과거 대화를 참조하여 응답을 더욱 개인화되고 관련성 높게 만들기 때문에 더 자연스럽고 대화적인 느낌을 줄 것입니다.모든 모델은 ChatGPT의 'o4-mini-high'와 유사한 높은 '추론 노력(reasoning effort)' 설정에서 평가되었습니다.강화 학습의 지속적인 확장OpenAI o3 개발 전반에 걸쳐, 저희는 대규모 강화 학습이 GPT 시리즈 사전 훈련에서 관찰된 것과 동일한 "더 많은 컴퓨팅 = 더 나은 성능" 추세를 보인다는 것을 관찰했습니다. 이번에는 강화 학습에서 스케일링 경로를 되짚어봄으로써, 훈련 컴퓨팅과 추론 시간 추론 모두에서 추가적인 자릿수(order of magnitude)만큼 확장했음에도 여전히 명확한 성능 향상을 확인했습니다. 이는 모델이 더 많이 생각하도록 허용할수록 성능이 계속 향상된다는 것을 입증합니다. OpenAI o1과 동일한 지연 시간 및 비용에서 o3는 ChatGPT에서 더 높은 성능을 제공하며, 더 오래 생각하게 하면 성능이 계속 상승한다는 것을 검증했습니다.또한 저희는 강화 학습을 통해 두 모델이 도구를 사용하도록 훈련했습니다. 단순히 도구 사용법뿐만 아니라 언제 사용해야 할지 추론하는 능력을 가르쳤습니다. 원하는 결과에 따라 도구를 배치하는 능력은 특히 시각적 추론과 다단계 워크플로우를 포함하는 개방형 상황에서 모델을 더욱 유능하게 만듭니다. 이러한 개선은 초기 테스터들이 보고한 바와 같이 학술 벤치마크와 실제 과제 모두에 반영되었습니다.이미지와 함께 사고하기처음으로 이 모델들은 이미지를 자신의 사고 과정(chain of thought)에 직접 통합할 수 있습니다. 단순히 이미지를 보는 것을 넘어, 이미지를 가지고 생각합니다. 이는 시각적 및 텍스트적 추론을 결합하는 새로운 종류의 문제 해결을 가능하게 하며, 다중 모드 벤치마크 전반에서 최첨단 성능으로 나타납니다.사용자는 화이트보드 사진, 교과서 다이어그램 또는 손으로 그린 스케치를 업로드할 수 있으며, 이미지가 흐릿하거나, 뒤집혀 있거나, 저품질이더라도 모델은 이를 해석할 수 있습니다. 도구 사용을 통해 모델은 추론 과정의 일부로 이미지를 즉석에서 회전, 확대/축소 또는 변형하는 등 조작할 수 있습니다.이 모델들은 시각 인식 작업에서 동급 최고의 정확도를 제공하여 이전에는 해결할 수 없었던 질문을 풀 수 있게 합니다. 자세한 내용은 시각적 추론 연구 블로그를 확인하세요.주체적인 도구 사용을 향하여OpenAI o3 및 o4-mini는 ChatGPT 내의 도구뿐만 아니라 API의 함수 호출(function calling)을 통해 사용자의 자체 맞춤형 도구에도 완전한 접근 권한을 갖습니다. 이 모델들은 문제를 해결하는 방법을 추론하고, 언제 어떻게 도구를 사용하여 일반적으로 1분 이내에 정확한 출력 형식으로 상세하고 심도 있는 답변을 신속하게 생성할지 선택하도록 훈련되었습니다.예를 들어, 사용자가 "캘리포니아의 여름철 에너지 사용량이 작년과 비교하여 어떻게 될까요?"라고 질문할 수 있습니다. 모델은 공공 유틸리티 데이터를 웹에서 검색하고, 예측 모델을 구축하기 위해 Python 코드를 작성하고, 그래프나 이미지를 생성하고, 예측의 주요 요인을 설명하는 등 여러 도구 호출을 연쇄적으로 수행할 수 있습니다. 추론 능력 덕분에 모델은 마주치는 정보에 따라 필요에 맞게 반응하고 방향을 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 제공자의 도움을 받아 웹을 여러 번 검색하고, 결과를 살펴보고, 더 많은 정보가 필요하면 새로운 검색을 시도할 수 있습니다.이러한 유연하고 전략적인 접근 방식을 통해 모델은 내장된 지식을 넘어서는 최신 정보 접근, 확장된 추론, 종합, 그리고 여러 양식에 걸친 출력 생성이 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.모든 예시는 OpenAI o3로 완료되었습니다.링크OpenAI o3는 검색을 사용하지 않고도 정확한 응답을 얻는 반면, o1은 정확한 응답을 제공하지 못합니다.비용 효율적인 추론의 발전비용 대비 성능: o3-mini 및 o4-mini비용 대비 성능: o1 및 o3OpenAI o3 및 o4-mini는 저희가 출시한 가장 지능적인 모델이며, 이전 모델인 OpenAI o1 및 o3-mini보다 종종 더 효율적입니다. 예를 들어, 2025년 AIME 수학 경시대회에서 o3의 비용-성능 경계선은 o1보다 확실히 개선되었으며, 마찬가지로 o4-mini의 경계선도 o3-mini보다 확실히 개선되었습니다. 더 일반적으로, 대부분의 실제 사용 사례에서 o3와 o4-mini는 각각 o1과 o3-mini보다 더 스마트하고 저렴할 것으로 예상합니다.안전성모델 능력의 모든 개선에는 그에 상응하는 안전성 개선이 필요합니다. OpenAI o3 및 o4-mini를 위해 저희는 안전 훈련 데이터를 완전히 재구축하여 생물학적 위협(바이오리스크), 악성 코드 생성, 탈옥(jailbreaks)과 같은 영역에서 새로운 거부 프롬프트를 추가했습니다. 이 새로워진 데이터 덕분에 o3와 o4-mini는 내부 거부 벤치마크(예: 지시 계층 구조, 탈옥)에서 강력한 성능을 달성했습니다. 모델 거부에 대한 강력한 성능 외에도, 저희는 최전선 위험 영역에서 위험한 프롬프트를 탐지하기 위한 시스템 수준의 완화 조치도 개발했습니다. 이미지 생성에서의 이전 작업과 유사하게, 인간이 작성하고 해석 가능한 안전 사양에 따라 작동하는 추론 LLM 모니터를 훈련했습니다. 바이오리스크에 적용했을 때, 이 모니터는 인간 레드팀 캠페인에서 대화의 약 99%를 성공적으로 탐지했습니다.저희는 현재까지 가장 엄격한 안전 프로그램을 통해 두 모델을 스트레스 테스트했습니다. 업데이트된 준비 상태 프레임워크에 따라, 저희는 프레임워크에서 다루는 추적된 세 가지 능력 영역인 생물학 및 화학, 사이버 보안, AI 자가 개선에 걸쳐 o3와 o4-mini를 평가했습니다. 이러한 평가 결과에 기초하여, 저희는 o3와 o4-mini 모두 세 가지 범주 모두에서 프레임워크의 "높음(High)" 임계값 미만으로 유지된다고 판단했습니다. 이러한 평가의 자세한 결과는 첨부된 시스템 카드에서 발표했습니다.Codex CLI: 터미널에서의 최첨단 추론저희는 또한 새로운 실험인 Codex CLI를 공유합니다. 이는 터미널에서 실행할 수 있는 경량 코딩 에이전트입니다. 사용자의 컴퓨터에서 직접 작동하며 o3 및 o4-mini와 같은 모델의 추론 능력을 극대화하도록 설계되었으며, 곧 GPT-4.1과 같은 추가 API 모델도 지원할 예정입니다.스크린샷이나 간단한 스케치를 모델에 전달하고 로컬 코드에 접근하여 명령줄에서 다중 모드 추론의 이점을 얻을 수 있습니다. 저희는 이를 모델과 사용자 및 사용자 컴퓨터를 연결하는 최소한의 인터페이스로 생각합니다. Codex CLI는 오늘 github.com/openai/codex에서 완전히 오픈 소스로 공개됩니다.이와 함께, 저희는 Codex CLI 및 OpenAI 모델을 사용하는 프로젝트를 지원하기 위해 1백만 달러 규모의 이니셔티브를 시작합니다. 미화 25,000달러 단위의 API 크레딧 형태로 보조금 신청서를 평가하고 수락할 것입니다. 제안서는 여기에서 제출할 수 있습니다.이용 안내ChatGPT Plus, Pro, Team 사용자는 오늘부터 모델 선택기에서 o1, o3-mini, o3-mini-high를 대체하는 o3, o4-mini, o4-mini-high를 볼 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 및 Edu 사용자는 일주일 후에 이용할 수 있습니다. 무료 사용자는 쿼리를 제출하기 전에 작성기에서 '생각하기(Think)'를 선택하여 o4-mini를 사용해 볼 수 있습니다. 모든 요금제의 속도 제한은 이전 모델 세트와 동일하게 유지됩니다.몇 주 안에 완전한 도구 지원을 갖춘 OpenAI o3-pro를 출시할 것으로 예상합니다. 현재 Pro 사용자는 여전히 o1-pro에 접근할 수 있습니다.o3와 o4-mini 모두 오늘부터 Chat Completions API 및 Responses API를 통해 개발자에게도 제공됩니다(일부 개발자는 이러한 모델에 접근하기 위해 조직 인증이 필요할 수 있습니다). Responses API는 추론 요약, 더 나은 성능을 위해 함수 호출 주변의 추론 토큰을 보존하는 기능 등을 지원하며, 곧 모델의 추론 내에서 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터와 같은 내장 도구를 지원할 예정입니다. 시작하려면 저희 문서를 살펴보고 추가 업데이트를 기다려 주십시오.다음 단계오늘의 업데이트는 저희 모델이 나아갈 방향을 반영합니다: 저희는 o-시리즈의 전문화된 추론 능력과 GPT-시리즈의 보다 자연스러운 대화 능력 및 도구 사용을 융합하고 있습니다. 이러한 강점을 통합함으로써, 저희의 미래 모델은 선제적인 도구 사용 및 고급 문제 해결과 함께 원활하고 자연스러운 대화를 지원할 것입니다.원문 링크- o3 사용 후기 (vs 2.5 pro)OAI에 좀 편향되게 평가하는 아저씨긴한데 그래도 참고하삼biomedical scientist임- o3 문제퓰이 개지리는데??? (vs 2.5 pro) 위 문제 이미지로 넣고 풀게 시킴 O3 원큐에 정답 2.5 pro: 밑에 잘렸는데 답 9 라고함 = ㅂㅅ 추가로 o1 pro, o3 mini, grok3 다 못풀었었음 옛날에 이미 다 시켜봄 - dc official App- 속보) 애니프사의 o3 / o4mh 사용후기...jpg- 속보) o3 시간맞추기 최초성공지금까지 시계보고 시간맞추는 모델은 없었는데 o3가 최초 통과함. o4미니는 실패 - dc official App
작성자 : sama고정닉
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