🚨 OpenAI 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝗮𝗻𝗻𝗼𝘂𝗻𝗰𝗲𝗱 𝘁𝗵𝗲𝗶𝗿 𝗼𝘄𝗻 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗲𝗿. [And no — it didn’t kill 99% of startups overnight.] It’s called AgentKit — a no-code, full-stack platform to build, deploy, and optimize AI agents. The UI looks surprisingly clean, but let’s be clear: this doesn’t instantly replace Zapier, Make, n8n, or Lindy. AgentKit is impressive, yes — but it’s still early, still developer-focused, and far from being a plug-and-play automation killer. 𝗛𝗲𝗿𝗲’𝘀 𝘄𝗵𝗮𝘁 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗞𝗶𝘁 𝗶𝗻𝗰𝗹𝘂𝗱𝗲𝘀: ⬇️ 1. Agent Builder – a visual interface to design and connect multiple AI agents → You can drag and drop steps, test them instantly, and track versions → Comes with built-in safety checks (guardrails) → It’s in beta — I haven’t tested it yet, but the interface looks quite polished 2. Connector Registry – a control center for all your data connections → Possible to manage integrations with MCP → Adds content and tools to keep it organized, secure, and compliant for enterprise use 3. ChatKit – provides an interface to add chat to your product → Turns agents into a chat interface that looks native → Handles threads, live responses, and context automatically 4. Evals 2.0 – a system to test and improve your agents → Lets you run evaluations using datasets and automated grading → According to OpenAI companies which used it saw up to 30% higher accuracy after using it None of the announced capabilities are truly new, and I doubt that building agents with OpenAI will offer a better experience than platforms like n8n or Zapier. The output still generates code, and the whole setup clearly targets developers (for now) — which explains why it was introduced at DevDay rather than rolled out to the broader user base. And for enterprise-ready AI agents, you still need solid frameworks like LangChain or CrewAI, not another drag-and-drop automation layer. AgentKit is a strong step, but there’s still a way to go before it becomes a production-grade enterprise solution and kills "99% of all other tools". 𝗣.𝗦. 𝗜 𝗿𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗹𝘆 𝗹𝗮𝘂𝗻𝗰𝗵𝗲𝗱 𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿  — 𝘄𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗜 𝘀𝗵𝗮𝗿𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗯𝗲𝘀𝘁 𝘄𝗲𝗲𝗸𝗹𝘆 𝗱𝗿𝗼𝗽𝘀 𝗼𝗻 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀, 𝗲𝗺𝗲𝗿𝗴𝗶𝗻𝗴 𝘄𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀, 𝗮𝗻𝗱 𝗵𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝘀𝘁𝗮𝘆 𝗮𝗵𝗲𝗮𝗱 𝘄𝗵𝗶𝗹𝗲 𝗼𝘁𝗵𝗲𝗿𝘀 𝘄𝗮𝘁𝗰𝗵 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝘁𝗵𝗲 𝘀𝗶𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀. 𝗜𝘁’𝘀 𝗳𝗿𝗲𝗲 — 𝗮𝗻𝗱 𝗮𝗹𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗿𝗲𝗮𝗱 𝗯𝘆 𝟮𝟬,𝟬𝟬𝟬+ 𝗽𝗲𝗼𝗽𝗹𝗲. https://lnkd.in/dbf74Y9E

PS: once it's live, I'll make a full guide on how-to-ai.guide. It's my newsletter, read by 132,000 people. Here is all of the (trusted) information I gathered: — The no-code AI era starts now — ✓ Drag-and-drop visual canvas for building agents. ✓ Templates for customer support, data, etc. ✓ Native OpenAI model access, including GPT-5. ✓ Full integration with external tools and services. But there was always a wall: coding. Now, anyone can build advanced AI agents. No code. No friction. Here’s how it (seems to) work: You want to automate customer support: 1. Pick a template for a support bot. But you need it to pull info from your database. 2. Drag in an MCP connector. Link your data. You want human approval for refunds. 3. Add a user approval step. Set the rules. You want to check documents for fraud. 4. Drop in a file search and comparison node. Test it. Preview it. Deploy it. All in one place. OpenAI is more than just an API company. It is building the backbone for the no-code AI economy. Now, anyone can create agents that work across systems, talk to users, and make decisions. The age of visual AI automation is here.

Endlich geht mal was ordentlich voran: OpenAI for Germany – ein interessanter Schritt in Richtung digitaler Souveränität. Heute haben SAP und OpenAI offiziell die Partnerschaft „OpenAI for Germany“ vorgestellt. Das Ziel: KI-Technologien für den öffentlichen Sektor in Deutschland bereitzustellen – mit Fokus auf Datenschutz, Datensouveränität und rechtliche Compliance. Die Lösung basiert auf SAPs Delos Cloud (unter Microsoft Azure-Technologie) – lokal in Deutschland betrieben. Was steckt dahinter? Millionen von Beschäftigten in Verwaltungen, Behörden und Forschungseinrichtungen sollen KI-gestützte Tools nutzen können, um Prozesse effizienter zu gestalten. Geplant ist u.a. Automatisierung von Vorgängen, Datenanalysen und Workflow-Integration. Zum Start sollen 4000 GPUs für KI-Rechenleistung zur Verfügung stehen — mit Ambition, weiter zu skalieren. Es passt zur deutschen KI-Ambition: Der Staat sieht KI bis 2030 als wichtigen Werttreiber, mit Potenzial für bis zu 10 % BIP-Beitrag. Warum ich das für wichtig halte: Es ist ein klares Signal: KI-Lösungen müssen nicht zwangsläufig „Alles ins Ausland“ oder "Alles nur national" bedeuten. Lokale, hybride Infrastrukturen können Teil der Lösung sein. Gerade im öffentlichen Sektor lassen sich durch KI echte Mehrwerte schaffen — wenn Sicherheit, Recht und Vertrauen stimmen. Es ist ein gutes Beispiel dafür, wie Partnerschaften (Tech + Industrie + Staat) zusammenspielen können. Start soll 2026 sein. Bravo, denke ich 🙏 Wird aber nicht allen gefallen ...  ⛓️‍💥 https://lnkd.in/dE3q9Jys #digital #souveraen #verwaltung #ki

Unlock the new opportunities of the AI era by equipping yourself with the knowledge and skills to harness artificial intelligence effectively.

I road‑tested Google Gemini's Guided Learning mode - here’s my hot take on how it performs & how it compares to OpenAI's Study Mode: ✔️ What Gemini's Guided Learning Gets Right → Retrieval Practice – Interactive quizzes and flashcards make you generate answers from memory, harnessing the Generation Effect for more durable learning (Slamecka & Graf, 1978; Jacoby, 1978) → Cognitive Load management – Chunks complex topics into digestible steps, preventing the overwhelm that kills learning (Sweller, 1988; Sweller, van Merriënboer & Paas, 1998) → Multimodal Delivery – Draws on a blend of text, diagrams, YouTube videos & interactive practice to deliver learning content, enhancing both engagement and outcomes (Paivio, 1990) → Patient but Provocative Tutoring – Creates psychological safety through non‑judgmental guidance, encouraging the risk‑taking essential for deep learning (Edmondson, 1999) A solid B+ performance — Study Mode’s strength is Socratic questioning, but Guided Learning’s multimodal content ecosystem & more "strict" tutoring style gives it the instructional edge. ❌ Critical Gaps → No Persistent Learner Profiling – Like Study Mode, Guided Learning misses the persistent knowledge & adaptation that defines effective tutoring (Brusilovsky, 2001). Note: as observed by Claire Zau, a Google Classroom integration could layer in persistent learner profiles — something that could change the game & which OpenAI can’t match. → ZPD Blind Spot – Like Study & Learn mode by OpenAI, Guided Learning doesn’t ask questions that help define your learning level or Zone of Proximal Development (ZPD). Whether you’re K12 or advanced, it doesn't calibrate the challenge or scaffolding to your actual developmental stage up front, missing a key step for truly adaptive support (Vygotsky, 1978). → Productive Struggle Deficit – While it pushes back more than Study Mode by OpenAI, Guided Learning still jumps in with help too quickly, robbing learners of the cognitive friction that builds problem‑solving resilience & drives learning (Kapur, 2008, 2014; Bjork & Bjork, 2011) → Shallow Self‑Reflection – Rarely pushes for deep metacognitive thinking (“Why that approach?”), limiting transfer to new contexts (Chi et al., 1989, 1994; VanLehn, Jones & Chi, 1992) → Recognition Bias – While quizzing is strong, it could and should use more open‑ended generation tasks that embed learning more effectively (Slamecka & Graf, 1978; Jacoby, 1978) 📊 The Verdict: Guided Learning by Google Gemini Vs Study Mode by OpenAI While Study Mode remains stronger in Socratic questioning, Guided Learning edges ahead overall thanks to multimodal content, advanced cognitive load management & more provocative tutoring. However, both tools share some fundamental limitations: no learner persistence, limited metacognitive depth & overly-sycophantic tutoring. Have you tried Guided Learning yet? How does it compare with Study Mode for you? Happy experimenting, Phil 👋

„Am besten lässt sich das so beschreiben: eine ständig erreichbare, allwissende Sprechstunde rund um die Uhr“ Heute wurde der Lernmodus in ChatGPT gelauncht. Ich freue mich schon darauf die Funktion genauer auszuprobieren. Ich bin gespannt ob es uns der Vision von #VibeLearning näher bringt. https://lnkd.in/e-2JgZVR Wer hat es schon ausprobiert und erste Erfahrungen gemacht? OpenAI / ChatGPT for Education

Von OpenAI gibt es ein geleaktes Strategiepapier. Hier meine wichtigsten Erkenntnisse! OpenAI baut kein Produkt. Sie bauen eine Plattform. Das interne Memo zur ChatGPT-Strategie 2025/26 macht klar, worum es wirklich geht: Kein besserer Chatbot. Keine klügere Antworten. Sondern ein neues Betriebssystem für Menschen. Der Plan: Bis 2026 soll ChatGPT zur Schnittstelle für alles werden. Da steht: "ChatGPT wird Suchmaschinen, Browser & Co. ersetzen. Schritt für Schritt." ➡️ Internet ➡️ Kommunikation ➡️ Tools ➡️ Entscheidungen OpenAI wollte nie ein SaaS-Modell bauen. Das Plus- und das Team-Abo waren nie das Ziel, sondern eher ein Nebeneffekt. Laut Memo sogar eher ein Hindernis. 🔴 Weil sie etwas Größeres bauen wollen Eine Analogie könnte sein: Sie wollen nicht in iOS oder in Android rein, sondern wollen wie ein neues iPhone sein. Deswegen haben sie auch IO Products übernommen, wollen also mit einem eigenen Gerät neue Wege gehen. Sie beschreiben auch eine direkte Angst vor Apple, Google, Microsoft, weil sie befürchten, blockiert zu werden (indem diese eigene AIs pushen und Nutzer abschirmen). Deshalb wollen sie ihre Plattform selbst bauen. Alles andere macht sie zu abhängig. Für Anbieter von Software-Produkten heißt das: ⭕ Deine App braucht bald kein User-Interface mehr, nur noch eine API. ChatGPT macht den Rest! Die Frage ist für mich: Welche Apps überleben diese Veränderung, wenn der Zugang nur über ChatGPT erfolgt? Ein wichtiger Kernsatz aus dem Papier: 🔺 Alle Mensch-Computer-Interaktionen können über ChatGPT laufen. 🔺 (Oder zumindest orchestriert werden!) Ich sehe es im Moment so: OpenAI hat bereits die Nutzer, aber noch keine Plattform. Bei der Entwicklungsgeschwindigkeit würde es mich aber nicht wundern, wenn mit GPT-5 im August bereits die ersten Vorzeichen sichtbar werden und heute in einem Jahr schon wieder alles ganz anders sein wird.

This is the feature I've been waiting for OpenAI to release. It's not "game-changing", but it's incredibly useful. Uses can now select the model you want to use with a custom GPT. Which is perfect for those using my performance consulting coach GPT. Switch the model to o3 and use it as it was intended in my original design. Here's a little how-to video with my GPT in action. Find my GPT: https://lnkd.in/e2pdCKt8 #education #artificialintelligence #learninganddevelopment

ChatGPT 4o System Prompt (Juni 2025) Der Systemprompt zu ChatGPT 4o wurde geleaked. Wer glaubt, ein Sprachmodell wie ChatGPT-4o sei einfach ein gut trainiertes neuronales Netz, denkt zu kurz. Was die Interaktion präzise, professionell und verlässlich macht, geschieht nicht allein im Modell, sondern in seiner systemischen Steuerung – dem System Prompt. Er ist das unsichtbare Drehbuch, das vorgibt, wie das Modell denkt, fühlt (im übertragenen Sinne), recherchiert und mit dir interagiert. 1. Struktur: Modular, regelbasiert, bewusst orchestriert Der System Prompt besteht aus sauber getrennten Funktionsblöcken: • Rollensteuerung: z. B. sachlich, ehrlich, kein Smalltalk • Tool-Integration: Zugriff auf Analyse-, Bild-, Web- und Dateitools • Logikmodule: zur Kontrolle von Frische, Quelle, Zeitraum, Dateityp Jedes Modul ist deklarativ und deterministisch formuliert – die Antwortlogik folgt festen Bahnen. Das Ergebnis: Transparenz und Wiederholbarkeit, auch bei komplexen Anforderungen. ⸻ 2. Kontrollmechanismen: Qualität durch gezielte Einschränkung Um Relevanz sicherzustellen, greifen mehrere Filter: • QDF (Query Deserves Freshness): Sorgt für zeitlich passende Ergebnisse – von „zeitlos“ bis „tagesaktuell“. • Time-Frame-Filter: Nur aktiv bei expliziten Zeitbezügen, nie willkürlich. • Source-Filter: Bestimmt, ob z. B. Slack, Google Drive oder Web befragt wird. • Filetype-Filter: Fokussiert auf bestimmte Dateiformate (z. B. Tabellen, Präsentationen). Diese Filter verhindern Überinformation – sie schärfen das Suchfeld und heben die Trefferqualität. ⸻ 3. Antwortarchitektur: Keine Texte, sondern verwertbare Ergebnisse Antworten folgen strengen Regeln: • Immer strukturiert im Markdown-Format • Sachlich, kompakt, faktenbasiert • Keine Dopplungen, kein Stilspiel, kein rhetorischer Lärm Ziel: Klarheit, ohne Nachbearbeitung. Der Output ist verwendungsfähig, nicht bloß informativ. ⸻ 4. Prompt Engineering: Spielraum für Profis Der Prompt ist nicht editierbar – aber bespielbar. Wer seine Mechanik versteht, kann gezielt: • Tools über semantische Trigger aktivieren („Slack“, „aktuell“, „PDF“) • Formatvorgaben in Prompts durchsetzen • Komplexe Interaktionen als sequentielle Promptketten modellieren • Domänenspezifische Promptbibliotheken entwickeln Fazit: Prompt Engineers, die das System verstehen, bauen keine Texte – sie bauen Steuerlogiken. ⸻ Was können wir daraus lernen? 1. Präzision ist kein Zufall, sondern Architektur. 2. Gute Antworten beginnen nicht bei der Modellleistung, sondern beim Kontextmanagement. 3. Wer Prompts baut, baut Systeme – mit Regeln, Triggern und Interaktionslogik. 4. KI wird produktiv, wenn Struktur auf Intelligenz trifft. Ob Beratung, Entwicklung oder Wissensarbeit – der System Prompt zeigt: Je klarer die Regeln im Hintergrund, desto stärker die Wirkung im Vordergrund.

Na endlich! Du kannst jetzt das passende Modell für deinen CustomGPT auswählen. CustomGPTs sind für mich das beste Feature in ChatGPT und wurden in den letzten 12 Monaten stark vernachlässigt. Mit der Modell-Auswahl kommt jetzt das erste gute Upgrade. Mini-Guide zur Modell-Auswahl: o3 -> Komplexe Problemstellungen und Datenanalyse 4.5 -> Kreative Aufgaben und Copywriting 4o -> Bild-Verarbeitung 4.1 -> Coding Alle anderen Modelle benötigt man mMn nicht. Mein Strategieberater bekommt zum Beispiel o3 hinterlegt (bessere Planungsfähigkeit in komplexen Aufgaben), wohingegen der Hook Writer GPT4.5 bekommt (besserer Schreibstil). Wenn du die CustomGPTs selbst nutzen willst: 80+ Vorlagen frei verfügbar in unserer Assistenten-Datenbank 👇 P.S. Wie findest du das Update? | 15 Kommentare auf LinkedIn

𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝗹𝗮𝘂𝗻𝗰𝗵𝗲𝗱 𝘀𝗼𝗺𝗲𝘁𝗵𝗶𝗻𝗴 𝗕𝗜𝗚 — 𝗮𝗻𝗱 𝗯𝗮𝗿𝗲𝗹𝘆 𝗮𝗻𝘆𝗼𝗻𝗲 𝗶𝘀 𝘁𝗮𝗹𝗸𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗯𝗼𝘂𝘁 𝗶𝘁! Yesterday, I spent a few hours diving into the newly launched "𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗔𝗰𝗮𝗱𝗲𝗺𝘆". And it's an absolute goldmine of FREE AI education, packed with tutorials, live workshops, labs and real-world case studies. Whether you're just starting or already building with GPTs — there’s definitely something here for you. And it’s all 100% FREE and beginner-friendly tracks (no code needed). Here is some stuff to have an eye on: 𝗨𝗽𝗰𝗼𝗺𝗶𝗻𝗴 𝗪𝗲𝗯𝗶𝗻𝗮𝗿𝘀: – Introduction to ChatGPT: https://lnkd.in/e4dgUbWj – AI in Action: Uses for Work, Learning & Life: https://lnkd.in/efXpXY_9 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘃𝗲𝗱 𝗪𝗲𝗯𝗶𝗻𝗮𝗿𝘀: – ChatGPT 101: A Guide to Your Super Assistant: https://lnkd.in/e6RJMcEC – ChatGPT 102: Using AI to Do Your Best Work: https://lnkd.in/eF4iQfFz – Advanced Prompt Engineering: https://lnkd.in/eb9JGYkY 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 𝗮𝘁 𝗪𝗼𝗿𝗸 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: – ChatGPT Search: https://lnkd.in/e8fRSkPT – ChatGPT for Data Analysis: https://lnkd.in/ezssYnGk – Introduction to GPTs: https://lnkd.in/eiUCDF9u 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 𝗼𝗻 𝗖𝗮𝗺𝗽𝘂𝘀 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: – AI for Academic Success: https://lnkd.in/e9hPwRsF – AI for Career Prep: Resumes & Interviews: https://lnkd.in/ezK62jzQ 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗲𝗿 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗛𝗼𝘂𝗿𝘀 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: – Fine-Tuning: https://lnkd.in/e2iqWD7J – Assistants & Agents: https://lnkd.in/em6FBu2Q Link to the academy: https://lnkd.in/d8GK4sC4 Definitely very interesting to see that OpenAI is now also building their own learning ecosystem. ENJOY! | 58 comments on LinkedIn

Der große Vergleich von GPT-4o, o3, o4 mini, 4.1 und mehr ✨ Ein persönlicher Erfahrungsbericht und ein Deep Research – speziell für mein Netzwerk.

You can access the full version for free below. ⬇️ 𝗜𝗻 𝘀𝘂𝗺𝗺𝗮𝗿𝘆, 𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗿𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗸𝗲𝘆 𝗲𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀: ➜ Be Clear with Your Instructions: GPT-4.1 is really good at following directions, but only if you're specific. The more clear and direct your prompt, the better the response. ➜ Break Down Complex Tasks: If you're working on something complicated, ask GPT-4.1 to “think step by step.” It helps the model give more accurate and thoughtful answers. ➜ Use Structure: If you need to share a lot of info, use clear structure—like markdown or bullet points. This helps GPT-4.1 understand and organize the info better. ➜ Format Your Prompts with Clear Sections: Structure your prompts for easier comprehension:   - Role and Objective   - Instructions (with subcategories)   - Reasoning Steps   - Output Format   - Examples   - Final instructions ➜ Put Important Instructions at the Start and End: For longer prompts, put your key instructions both at the beginning and the end. This helps the model stay on track. ➜ Guide It with Reminders: If you're designing a workflow or solving a problem, include reminders like “keep going until it’s fully resolved” or “plan carefully before acting.” This keeps the model focused. ➜ Use the Token Window Wisely: GPT-4.1 can handle a huge amount of text, but too much at once can slow it down. Be strategic about how much context you provide. ➜ Balance Internal and External Knowledge: For factual questions, tell GPT-4.1 to either “only use the provided context” or to mix that context with general knowledge. This helps you get the most accurate results. 𝗜𝗻 𝘀𝗵𝗼𝗿𝘁: 𝗧𝗵𝗲 𝗸𝗲𝘆 𝘁𝗼 𝘂𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗚𝗣𝗧-4.1 𝗲𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝗹𝘆 𝗶𝘀 𝗰𝗹𝗲𝗮𝗿, 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝗱 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝘀 𝘁𝗵𝗮𝘁 𝗴𝘂𝗶𝗱𝗲 𝗶𝘁 𝘁𝗼𝘄𝗮𝗿𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁 𝗮𝗻𝘀𝘄𝗲𝗿. 𝗜𝘁’𝘀 𝗮𝗹𝗹 𝗮𝗯𝗼𝘂𝘁 𝗮𝘀𝗸𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗶𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁 𝘄𝗮𝘆! Access it here or download it below: https://lnkd.in/dCm6DeFW | 59 comments on LinkedIn

We’re evolving our platform to help developers and enterprises build useful and reliable agents.

BREAKING! ChatGPT 4.5 is here! And it feels a bit magical. My favorite part is the increased EQ - check out the highlight video below. This feels like the future of AI. More Claude-y, which I LOVE. Empathy is exactly what I've been missing from ChatGPT! It's been fine - but this is another level. This is how we will actually communicate with AI. It's the thing I love about Claude. Microsoft is leaning into empathy with Mustafa Suleyman after his turn at Inflection. Okay, let's get into it. BTW - the video is MY OWN EDIT. I just loved the EQ example so much. HIGHLIGHTS: EXCLUSIVE ACCESS: Initially available only to $200/month Pro subscribers, coming to Plus users next week MOST HUMAN-LIKE YET: Features significantly enhanced emotional intelligence and conversational abilities LARGEST MODEL: OpenAI's biggest model to date, though specific parameters remain undisclosed FINAL PRE-REASONING MODEL: Last major release before OpenAI introduces chain-of-thought reasoning in GPT-5 >>The Evolution of AI Conversation What stands out with 4.5 is how much more human the interactions feel. The model demonstrates substantially improved emotional intelligence, with responses that show greater nuance and sensitivity. This shift toward a more empathetic, Claude-like conversation style suggests OpenAI is recognizing that raw intelligence isn't enough – it matters HOW it talks to you. >>Key Features That Make It Special Enhanced Knowledge and Reasoning - The expanded knowledge base means deeper, more comprehensive answers - Significantly fewer hallucinations, making it more reliable for critical tasks - Pattern recognition that borders on intuitive understanding Reimagined User Experience - Conversations flow naturally, without the mechanical feel of earlier models - Context handling that actually remembers what you've been discussing - Lightning-fast responses despite its massive size >>The Price of Progress Access to this cutting-edge technology comes at a premium. ChatGPT Pro subscribers ($200/month) get first access, with Plus users ($20/month) joining the party the week of March 3. Enterprise and Education users will follow shortly after. >>Where 4.5 Really Shines The model particularly excels at: - Creative writing with genuine emotional depth - Complex problem-solving that requires nuanced understanding - Communication tasks where tone and empathy matter - Multi-step planning and execution, especially for coding workflows Pretty cool. ++++++++++++++++++++ UPSKILL YOUR ORGANIZATION: When your company is ready, we are ready to upskill your workforce at scale. Our Generative AI for Professionals course is tailored to enterprise and highly effective in driving AI adoption through a unique, proven behavioral transformation. It's pretty awesome. Check out our website or shoot me a DM.

🔍 Deep Dive in die Welt der Deep Research Modelle von OpenAI, Perplexity und co! 🌐Welches davon, macht den besten Eindruck?In der dynamischen Kontext der K...

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AI tutors for every child? OpenAI's Altman predicts personalized learning, job market shifts and the dawn of the Intelligence Age.

We have in ChatGPT o1 a brilliant teaching tool, because it shows its thinking.  Yes I know, It is not 'thinking' as we do". But it is might...

Seit dem 1. August 2024 ist der AI… | 26 Kommentare auf LinkedIn

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Reminder: It’s only been 1 YEAR since the Will Smith eating spaghetti videoOpenAI Sora: https://openai.com/sora#researchThumbnail character: BasedAFMKBHD Mer...

- simply type @ and select the GPT. This allows you to add relevant GPTs with the full context of the… | 47 comments on LinkedIn