GPT-6 Astra：企業的第一印象
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多家企業分享試用 Astra 的第一印象與實際使用案例
- 00:10 受訪者認為 Astra 是走在最前線的模型，能處理他們技術堆疊中一直解決不了的使用情境
- 01:43 受訪者表示，這是他們最早看到模型答對這類問題的幾次之一
- 03:14 Astra 測試並探索團隊累積的既有實驗，找到新的最佳化方式，讓速度快了 3.3%
💡 你可以怎麼用：下次交代 AI 做事時，可以先請它說明對任務的理解和前提假設，確認沒問題再讓它動手；做完後請它自己檢查、附上截圖或計算過程，你再核對。碰到有很多細節要算的工作，例如報價或成本，特別要請它標出容易重複計算的項目。
看全部 25 條重點
🧑🏫 這支是 OpenAI 找來多家企業，分享他們試用新模型 GPT-6 Astra 的第一印象和實際案例。內容從寫程式、操作電腦軟體，到研究和算帳都有，可以幫你判斷這一代模型除了聊天，還能接手哪些實際工作。
- 00:10 受訪者認為 Astra 是走在最前線的模型，能處理他們技術堆疊中一直解決不了的使用情境↳ frontier 指的是目前最前線、最先進的水準。受訪者的意思是：以前卡住、用現有工具怎麼都做不到的事，換成 Astra 終於做得到了。
- 00:10 Astra 有一種獨特的自信感，受訪者覺得這讓它和過去試過的模型不同↳ 不是指它比較會吹牛，而是它回答和做事時比較果斷，不會一直含糊保留。受訪者覺得這點和以前用過的模型感覺很不一樣。
- 00:10 Astra 會先花時間理解新任務，再開始動手，受訪者認為這讓後續結果好很多↳ 它拿到新任務不會馬上亂做，會先搞清楚要做什麼、有哪些條件。就像先看懂題目再下筆，後面比較不用一直重來。
- 00:10 受訪者提到 Astra 更會寫程式、更會 computer use，也讓自己的企圖心變得更大↳ computer use 是讓 AI 自己看螢幕、點滑鼠、打字操作軟體。它寫程式和操作電腦都變強，受訪者就敢交給它更大、更難的工作。
- 00:40 有受訪者的第一印象是它很像真正的同事，並認為這和它很會 computer use 有很大關係↳ 它能像人一樣自己打開軟體操作，不只給建議，而是真的把事情做完。受訪者覺得這就是它像同事、不像工具的主要原因。
- 00:40 受訪者認為 Astra 在處理研究上的模糊性方面有明顯進步，而且做事非常徹底↳ 研究常常沒有標準答案，方向也不明確。Astra 比較能在這種情況下自己理出頭緒，而且每一步都做得很完整，不會隨便帶過。
- 00:40 受訪者喜歡它的 computer use 能力和清晰的寫作，也把非常難的研究問題丟給它↳ 受訪者看重兩點：它能自己操作電腦，寫出來的東西也清楚好讀。所以他們敢把很難的研究題目直接交給它處理。
- 01:11 受訪者表示 Astra 解出了他們以前從沒看過的問題↳ 這是說它碰到的不是網路上找得到答案的題目，而是受訪者自己都沒遇過的新問題，它也能解出來。
- 01:11 Box 的案例是媒體與娛樂領域，受訪者最喜歡這個案例，因為它困難又細膩↳ Box 是一家做雲端檔案儲存和管理的公司。這個案例跟媒體娛樂業的成本計算有關，受訪者喜歡它，是因為題目很難，細節又多。
- 01:11 在這個案例中，Astra 做了大量計算、檢查和驗證↳ 它不是算一次就交差，而是算完再檢查、再驗證，確認每個數字都對。這種來回核對本來是人要花很多時間做的。
- 01:11 如果算錯，會重複計算 20% 的獎勵（incentive），導致整體成本全錯↳ incentive 在這裡指 20% 的獎勵或補助。如果這筆錢被算進去兩次，後面所有成本都會跟著錯，所以這題很考驗細心。
- 01:43 受訪者表示，這是他們最早看到模型答對這類問題的幾次之一↳ 這種細節很多、很容易算錯的題目，以前的模型幾乎都會出錯。Astra 是他們最早看到能答對的幾次之一。
- 01:43 靜態向量動畫案例：Astra 只靠在畫布上移動一組線條，就讓一隻鳥看起來在移動↳ vector animation（向量動畫）是用線條和形狀組成的動畫，放大也不會糊。Astra 只移動一組線條，就讓一隻鳥看起來在飛。
- 01:43 Astra 在動畫最後加了拆解畫面，把底下所有姿勢都展示出來↳ 最後它還主動加了一段拆解畫面，把鳥的每個姿勢一個個列出來，讓人看懂動畫是怎麼做出來的。
- 01:43 受訪團隊用 Flora 製作所有 YouTube 縮圖。Flora 是一款節點式影片與圖片編輯工具↳ node-based（節點式）指的是把每個步驟做成一個方塊，用線連起來完成工作。這個團隊的 YouTube 縮圖都是用 Flora 這種工具做的。
- 02:14 Codex 和 Astra 接手操作 Flora，自己建立工作流程、拉出節點、完成所有提示，並使用 Image Gen 2↳ Codex 是 OpenAI 的寫程式助手。workflow（工作流程）指一連串固定的處理步驟。它們自己在 Flora 裡拉節點、寫提示詞，再用 Image Gen 2 產生圖片。
- 02:14 過程中它沒有查看文件，只靠 computer use 和 browser use 完成↳ browser use 是讓 AI 自己操作網頁瀏覽器。它沒有先讀使用說明，而是直接看畫面、邊點邊摸索，就把事情做完了。
- 02:14 受訪者要求它加上徽章，用來標示哪些是內部使用、哪些要給客戶看↳ 受訪者請它在圖上加標籤，分出哪些只給內部看、哪些要給客戶。它能照這種具體的修改要求去調整。
- 02:14 受訪者要求截圖後，它準確找出修改的位置，並回傳桌面版和手機版截圖↳ 它不只改完就算了，還會找到剛剛改的地方截圖給你看，而且電腦版和手機版各一張，方便你確認兩邊都沒問題。
- 02:44 有受訪者用 Astra 引導較小、較便宜的模型，從大量原始文字中挖掘訊號↳ 這是讓 Astra 當主管，指揮比較便宜的小模型去讀一大堆文字、找出有用的線索。這樣省錢，品質又有人把關。
- 02:44 Astra 能兼顧任務的廣度與深度，會徹底探索每個節點↳ 廣度是指全部都有照顧到，深度是指每一項都挖得夠細。它能兩邊兼顧，每個分支都會認真看完，不會只看幾個就下結論。
- 02:44 Astra 會確認自己對資料所做的假設真的成立，受訪者說前幾代模型常在這點上做不好↳ 處理資料時，它會先確認自己的前提是不是真的，例如資料格式或數字範圍，不會直接假設就往下做。以前的模型常在這裡出錯。
- 03:14 Astra 測試並探索團隊累積的既有實驗，找到新的最佳化方式，讓速度快了 3.3%↳ 團隊以前做過很多實驗。它把這些實驗重新測試、翻找了一遍，找出新的調整方式，讓程式跑快 3.3%。
- 03:14 3.3% 聽起來不多，但對跑在數千顆 GPU 上的工作負載來說其實非常重要↳ GPU 是專門用來跑大量運算的晶片，AI 訓練很依賴它。用到幾千顆時，就算只快 3.3%，省下的時間和電費也很可觀。
- 03:14 受訪者認為能同時平行處理這些工作，會大幅加快工作流程，讓團隊更快推出更多產品↳ 它能同時處理好幾件事，不用一件做完再做下一件，整個流程就快很多，團隊也能更快做出更多產品。
📘 術語
frontier（最前線）：字幕說 Astra「absolutely at the frontier」，形容它走在最前面
computer use（操作電腦能力）：字幕說它讓模型像真正的同事，能自己在 Flora 裡點來點去操作
browser use（操作瀏覽器能力）：字幕說 Astra 不看文件，只靠 computer use 和 browser use 完成工作
node-based（節點式）：字幕用來形容 Flora 這款影片與圖片編輯工具；Astra 會在裡面拉節點建立工作流程
workflow（工作流程）：字幕中 Astra 在 Flora 裡建立工作流程，也提到平行處理能加快工作流程
vector animation（向量動畫）：字幕的例子是只靠在畫布上移動一組線條，讓鳥看起來在動
GPU（GPU（圖形處理器））：字幕說工作負載會跑在數千顆 GPU 上，所以快 3.3% 就很重要
computer use（操作電腦能力）：字幕說它讓模型像真正的同事，能自己在 Flora 裡點來點去操作
browser use（操作瀏覽器能力）：字幕說 Astra 不看文件，只靠 computer use 和 browser use 完成工作
node-based（節點式）：字幕用來形容 Flora 這款影片與圖片編輯工具；Astra 會在裡面拉節點建立工作流程
workflow（工作流程）：字幕中 Astra 在 Flora 裡建立工作流程，也提到平行處理能加快工作流程
vector animation（向量動畫）：字幕的例子是只靠在畫布上移動一組線條，讓鳥看起來在動
GPU（GPU（圖形處理器））：字幕說工作負載會跑在數千顆 GPU 上，所以快 3.3% 就很重要
✏️ 小考一題
受訪者提到，Astra 探索既有實驗後找到的新最佳化，讓速度提升了多少？
A. 3.3%B. 20%C. 2 倍D. 33%看答案
答案：A。[03:14] 字幕說找到新的最佳化，「made it 3.3% faster」；20% 是 [01:11] 媒體娛樂案例中的獎勵比例，不是速度提升
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