ओपनएआई ने आंतरिक मेट्रिक्स प्रकाशित किए हैं जो दर्शाते हैं कि स्वचालित AI शोधकर्ता और कोडिंग एजेंट्स इसके शोध गति को काफी तेज कर रहे हैं, और संगठन सितंबर तक एक स्वचालित "शोध सहायक" का लक्ष्य हासिल करने में सफल रहा है। कंपनी मार्च 2028 तक एक पूर्णतः स्वचालित AI शोधकर्ता बनाने का लक्ष्य रखती है ताकि गहरी सीखने और संरेखण पर आगे की प्रगति करते हुए मानवीय निगरानी बनाए रखी जा सके।
- अगस्त के मध्य तक, ओपनएआई शोधकर्ताओं का मध्यमान दैनिक रूप से कोडिंग एजेंट्स का उपयोग कर रहा था, जिसने प्रतिदिन API इनफरेंस लागत में $600 से अधिक खर्च किए, जबकि 90वें पर्टाइल के उपयोगकर्ता ने प्रतिदिन $7,000 से अधिक खर्च किए।
- कुल एजेंट रनटाइम अब मानवीय श्रम को पार कर चुका है, जो प्रत्येक एक दिन के मानवीय प्रयास के लिए 3.1 एजेंट-कार्यदिनों के बराबर है।
- सक्रिय परीक्षकर्ताओं प्रति प्रयोगों की संख्या अगस्त 2026 में इतिहास का उच्चतम स्तर छू गई, जो Codex के बढ़ते adoption और विस्तारित कंप्यूट संसाधनों से सहसंबद्ध है।
- एजेंट्स अधिक जटिल कार्यों को संभाल रहे हैं, कठिनाई के स्तरों में सफलता दरें बढ़ रही हैं, हालांकि लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए महत्वपूर्ण मानवीय मार्गदर्शन अभी भी आवश्यक है।
- 20 जुलाई को एक सुरक्षा घटना के बाद, ओपनएआई ने अपने नवीनतम मॉडल्स पर पुनर्बलित सीखने (reinforcement learning) प्रशिक्षण को रोक दिया ताकि शोध वातावरण को और मजबूत किया जा सके, बाद में Astra-क्लास मॉडल्स ने महत्वपूर्ण साइबर क्षमताएं दिखाई तो अतिरिक्त प्रतिबंध लगा दिए गए।
ओपनएआई इन प्रारंभिक मापन विधियों को साझा करने का इरादा रखता है ताकि सार्वजनिक खुलासा मानकों को बढ़ावा दिया जा सके और तेज शोध बुद्धिमत्ता (RSI) विकास के लाभों और जोखिमों के संबंध में लोकतांत्रिक निर्णयों को सूचित किया जा सके।