“Fiquei impressionado” | A primeira impressão da Box sobre GPT-6 Astra

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Idioma original: inglês

Vídeo original: “It Blew Me Away” | Box’s First Look at GPT-6 Astra · Canal: OpenAI · 02:07 · Assistir no YouTube

Tópicos: Aplicações empresariais de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Modelos de IA, RAG, busca e recuperação de informação

Resumo

Yash, responsável por IA na Box, conta que GPT-6 Astra o impressionou ao lidar com cargas de trabalho complexas dos clientes. Em um exemplo, o modelo analisou arquivos de lucros, custos e incentivos fiscais, distinguindo corretamente incentivos já aplicados daqueles que ainda deveriam ser aplicados. Isso evitou a contagem duplicada de um incentivo de 20% e um erro no custo total. Yash diz estar animado para que os clientes da Box testem o modelo em tarefas que exigem julgamento, nuances e alta precisão.

Pontos-chave

Yash, responsável por IA na Box, destaca o desempenho de GPT-6 Astra em cargas de trabalho complexas.
O exemplo apresentado usa análises de lucros e custos, além de estruturas de incentivos fiscais.
O modelo distinguiu corretamente um incentivo de 20% já aplicado na Argentina de um incentivo de 30% a aplicar no Brasil.
A distinção evitou contar duas vezes o incentivo de 20% e calcular incorretamente os custos.
Yash afirma que essa foi uma das primeiras vezes que viu um modelo acertar esse tipo de tarefa.
A Box pretende incentivar seus clientes a experimentar o modelo com o próprio conteúdo.
Os casos de uso citados exigem julgamento, raciocínio cuidadoso e alta precisão.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Primeiras impressões sobre GPT-6 Astra	Yash, da Box, descreve como o modelo o impressionou ao lidar com cargas de trabalho exigentes dos clientes.
00:34	Exemplo de análise de custos e incentivos	Yash explica que forneceu ao modelo arquivos de lucros, custos e estruturas de incentivos fiscais.
01:05	Tratamento correto dos incentivos fiscais	O modelo considerou que o incentivo de 20% já havia sido aplicado na Argentina, mas aplicou o de 30% no Brasil.
01:36	Planos de uso com clientes da Box	Yash diz que essa precisão o deixa animado para apresentar o modelo a clientes com tarefas que exigem julgamento e raciocínio cuidadoso.

Citações

“Ele me deixou impressionado.” — 00:00

“Na Argentina, estou mantendo os custos de 2025 porque o incentivo de 20% já foi aplicado.” — 01:05

“No Brasil, vou aplicar o incentivo de 30%.” — 01:05

“É uma das primeiras vezes que vejo isso acontecer.” — 01:36

Conceitos e entidades

GPT-6 Astra (modelo): Modelo apresentado na conversa e elogiado por lidar com análises complexas e incentivos fiscais.
Box (empresa): Empresa cujos clientes têm conteúdos complexos e valiosos, usados nos exemplos discutidos.
OpenAI (empresa): Empresa responsável pelo vídeo e parceira da Box.
Yash (pessoa): Responsável por IA na Box, que relata sua experiência inicial com GPT-6 Astra.
incentivos fiscais (conceito): Benefícios fiscais cuja aplicação, ou aplicação prévia, o modelo precisou considerar ao calcular os custos.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Bem na fronteira do possível. É simplesmente um modelo sólido para alguns desses casos de uso que têm sido impossíveis de resolver na nossa stack. >> Então, Yash, você lidera a área de IA na Box. Quais foram suas primeiras impressões sobre Astra? >> Fiquei impressionado com o quanto esse modelo avançou em tão pouco tempo, especialmente na realização dessas tarefas realmente pesadas que vemos para nossos clientes, certo? Alguns dos nossos clientes têm conteúdo que

00:34 é muito valioso, muito denso, muito complexo. >> Adorei isso. Adoraria ver um exemplo. >> Demos a ele alguns arquivos. Dissemos: “Aqui está uma análise de lucros. Aqui está uma análise de custos.” Depois, dei a ele um arquivo que dizia: “Aqui estão algumas estruturas de incentivos fiscais.” O truque realmente interessante era que havia duas estruturas de incentivos fiscais. Uma delas não tinha sido aplicada aos lucros. A outra já tinha sido aplicada. >> Uhum. >> Certo? É muito fácil deixar isso passar. >> Mas é aqui que isso realmente está na fronteira do possível

01:05 e eu nunca tinha visto isso antes: ele realmente disse: “Olha, mas na Argentina estou mantendo os custos de 2025 porque o incentivo de 20% já foi aplicado. Já no Brasil, vou aplicar o incentivo de 30%.” E imagine se ele tivesse feito isso errado, certo? Teria contado duas vezes esse incentivo de 20% e calculado todos os seus custos errado. >> Certo. E sei que este é um prompt bem complexo, por causa desses cálculos, mas é a primeira

01:36 vez que você vê um modelo, neste caso Astra, acertar isso? >> Sim. É uma das primeiras vezes. E é por isso que estou muito, muito animado. >> Então, como você está pensando em fazer o deploy de Astra para os clientes da Box agora? >> Estou superanimado porque, antes, eu tinha clientes que se debatiam com esse tipo de caso de uso, que exigia muito discernimento, pensamento com nuances e extrema precisão. Agora posso voltar a eles e dizer: “Olha, experimentem este modelo com o conteúdo de vocês, e deve funcionar.” E estou superanimado. Então,

02:07 sim. >> Incrível. Bem, adoramos a parceria com a Box e mal podemos esperar para ver o que vocês vão criar. >> Nós também. >> Obrigado, Yash. >> Obrigado.

Transcrição original

[00:00] Absolutely at the frontier. Just a solid model for some of these use cases [music] that have been just unbreakable in our stack. >> So, Yash, you lead AI at Box. [music] What were your first impressions about Astra? >> It blew me away in terms of just >> [music] >> how far this model has come in just doing these really heavy workloads that we see for our customers, [music] right? Some of our customers have content that

[00:34] is very valuable, very intense, very complex. [music] >> I love that. I’d love to see an example of one. >> We gave it a couple files. We said, “Here’s some profit analysis. Here’s some cost analysis.” Then I give them a file that says, “Here is our some incentive tax structures.” [music] Now, the really interesting trick was there was two incentive tax structures. One of them was not applied to the profits. One of them was already applied. >> Mhm. >> Right? And it’s a such a easy thing to like miss. >> [music] >> But here’s where this is really frontier

[01:05] status, and I haven’t seen this before, is that it actually said, “Hey, but in Argentina I’m retaining the 2025 costs because it’s already applied. The 20% incentive is already applied. Whereas in Brazil, I’m >> [music] >> I’m going to apply the 30% incentive.” And so, imagine if it did that wrong, right? It would have double-counted this 20% [music] incentive and gotten your entire cost wrong. >> Right. And I know this is a pretty complex like [music] prompt because of those calculations, but is it the very

[01:36] first time you’re seeing a model, in this case Astra, get this right? >> Yes. This is one of the first times. [music] And that’s why I’m really, really excited about it. >> So, how are you thinking about deploying Astra to the Box customers now? >> I’m super excited because previously [music] I had customers, you know, grapple with these kinds of use cases where there was like a need for high judgment, nuanced thinking, and [music] extreme accuracy. And now I can go back to them and say, “Hey, you know, try this model and with our with [music] your content and you know, it should work.” And I I’m super excited. So,

[02:07] yeah. >> Incredible. Well, we love the partnership with Box, and we can’t wait to see what you build. >> We, too. >> Thank you, Yash. >> Thank you.