I thought we could have the model play a little game where it first generates a puzzle to solve, then we ask another instance of the model to try to solve the problem that it generated.

まずパズルを生成して解かせ、次に別のインスタンスに生成したパズルを解かせる。

So, yeah, I'll ask it, generate, say, a 5x5 nonogram, where the final answer is the letter M.

例えば、5x5のノノグラムで、最終的な答えはアルファベットのMになる。

We'll see what it comes up with.

何が出てくるか見てみよう。

All right, we see it just gave us a little puzzle.

よし、パズルができたぞ。

We'll go ahead and copy this, open up another window of O1, ask it, solve the following puzzle, and let's say, visualize the answer in some pretty way, why not?

これをコピーして、O1の別ウィンドウを開き、次のパズルを解いて、答えをきれいな形で視覚化しよう。

This puzzle doesn't look like it's too hard, but the way that a nonogram works is for each list of numbers, and the numbers tell you how many squares are filled in, and if the squares are consecutive, then you'll see a 2.

このパズルはそれほど難しくないように見えますが、ノノグラムの仕組みは、数字のリストごとに、数字がいくつのマスを埋めているかを示し、マスが連続していれば2が表示されます。

For two consecutive squares, if there's a space between them, you'll see a 1, 1.

2つのマスが連続している場合、その間にスペースがあれば、1, 1と表示される。

And so you're supposed to just try to figure out which squares do I indeed have to fill in, and it looks like the model got this right.

だから、どのマスを埋めればいいのかを考えることになる。

It illustrated a nice little letter M.

素敵な小さなMの文字が描かれている。

But I think one of the things that is nice about examples like this is it's similar to Sudoku or a crossword, for example, where you have to make a guess and then see if that's a right guess or a wrong guess, and then backtrack if you get it wrong.

しかし、このような例題の良いところは、例えば数独やクロスワードのように、推理をして、それが正しい推理なのか、間違った推理なのかを確認し、間違ったらやり直すというところだと思う。

And so any type of task where you have to search through a space where you have different pieces pointing in different directions, but there are mutual dependencies, so you might get a bit of information that tells you that these two pieces contradict each other.

そして、異なる方向に向いている異なるピースがある空間を探索しなければならないどんなタイプのタスクでも、相互依存関係があるので、2つのピースが互いに矛盾していることを教えてくれる情報を得られるかもしれない。

A model like O1 is really good at trying to refine the search space here.

O1のようなモデルは、ここで検索スペースを絞り込むのに非常に適している。