5 GPT-6 Astra-projecten om OpenAI’s nieuwe model uit te proberen

Een ander voorbeeld, voorgesteld door Will Francis, is om GPT-6 Computer Use je wekelijkse boodschappen te laten doen. Vraag Astra om een paar makkelijke maaltijdideeën te suggereren en kies vervolgens je favorieten uit zijn suggesties. Vraag het daarna om voor je te shoppen op de website van je gekozen supermarkt; het voegt de items toe aan je mandje en vraagt je om de betaling te bevestigen. 

Ik vind beide voorbeelden goed omdat ze de uiteenlopende use-cases van de tool laten zien. 

Hoewel het portret misschien als een opgepoetste techdemo oogt, laat het in feite de aandacht voor detail en de verfijnde cursorbewegingen zien waar het toe in staat is. Het winkelvoorbeeld is heel praktisch en is een essentiële taak die uitgevoerd kan worden terwijl jij je aandacht aan iets veeleisenders wijdt.

2. Genereer 3D-assets en -scènes vanuit referentiebeelden

Ik heb zó veel indrukwekkende GPT-6 Astra-voorbeelden gezien met 3D-modellering. Het lijkt er erg goed in te zijn. 

Misschien is mijn favoriet tot nu toe de recreatie van Manhattan in Unreal Engine.

Behalve dat het er ongelooflijk gaaf en accuraat uitziet, heeft de maker een blogpost geschreven waarin het proces wordt uiteengezet. In essentie moet je GPT-6 Astra echte referentiebeelden geven om het te verankeren in de werkelijkheid, in plaats van te vertrouwen op zijn ‘verbeelding’. 

Astra kan toegewijde subagenten inzetten om die afbeeldingen om te zetten in assets in Blender, en vervolgens de scène samenstellen in Three.js of Unreal Engine. 

De grote kanttekening is natuurlijk dat het bijna een week kostte om alleen al Manhattan te maken. 

Dus is een haalbaarder (en betaalbaarder) project wellicht zoiets als het maken van het 3D-model en de animatiecode vanuit een referentieafbeelding.

Opnieuw is het detailniveau en de nauwkeurigheid hier opmerkelijk, en het geeft degenen onder ons zonder visueel talent de kans om coole tech uit te proberen. 

3. Bouw autonome apps met het /goal-commando

Vibe-codingapps zijn niet per se nieuw voor grote taalmodellen zoals GPT-6 Astra, maar veel van deze modellen worden er goed in. Fable 5.1 is zeer capabel, maar Astra tilt het naar een hoger niveau.

Ik raad aan om ofwel een taak te kiezen die je regelmatig moet doen, of een app die je vaak gebruikt, en OpenAI’s Codex te gebruiken met GPT-6 Astra. Met het /goal-commando kun je Astra een einddoel geven dat het moet behalen; het blijft vervolgens werken aan dit blijvende doel, waardoor Astra feitelijk verandert in een autonome AI-agent.

Goal-modus is nuttig omdat het Astra dwingt te blijven werken en itereren totdat het resultaat is behaald. Voor taken met een lange horizon raadt Matt Shumer (van de Manhattan-projecten [die andere niet]) aan om een hoofd-‘manager’-agent te gebruiken die een lijst met essentiële taken opstelt, en ze vervolgens via /goal te delegeren aan een aparte ‘uitvoerder’-agent die de taken stukje bij beetje uitvoert.

Hier is een voorbeeld dat ik op X zag en leuk vond, waarbij iemand Astra het /goal gaf om een volledig speelbare Road Rash-game te maken die op een MacBook gespeeld kan worden.

Als iemand die oud genoeg is om het originele Road Rash te herinneren (en geweldig vond), zou ik zeggen dat dit een heel aardige poging is.  

4. Versnel videobewerking en ruwe montages

Ik heb best wat mensen horen jubelen over hoe goed Astra is voor videobewerking. Als multimodaal model kan GPT-6 tekst, afbeeldingen, video en audio gebruiken om resultaten te creëren. 

Ik zag hier een goede handleiding voor van Nate Herk op YouTube. Hij geeft Astra opnames van zijn video (zowel scherm- als facecam). Astra neemt de transcriptie, knipt pauzes en fouten eruit, gebruikt HyperFrame om infographics en overgangsschermen te maken en zet een zeer complete eindmontage in elkaar. 

Hij laat vervolgens zien hoe GPT-6 Astra reels en B-roll kan maken uit de hoofdvideo. Ik ben geen videobewerker, maar ik zie dat dit me zowel de kans zou geven om een solide concept te maken als me een hoop tijd zou besparen. 

Bekijk hieronder nog een voorbeeld van Eric Ker, een echte videobewerker (volgens zijn bio).

Hij legt uit hoe ChatGPT met Astra in enkele minuten een volledige edit reconstrueerde waar hij met de hand uren over zou doen. Ook noemt hij verschillende use-cases in de sector, zoals het maken van precieze, gerichte logging en footage-tagging, het genereren van ruwe montages en het creëren van alternatieve scèneversies uit dezelfde takes.

Ik zou aanraden om hier in te duiken als je je wilt wagen aan videobewerking: ontdek wat er mogelijk is en wat je kunt bereiken met de juiste prompts en startinformatie. 

5. Delegeer bulk ‘life admin’ en e-commerce

We hebben allemaal zijprojecten waar we meer tijd aan zouden willen besteden of hobby’s die we verder willen ontdekken, maar life admin zit vaak in de weg. Een intrigerend GPT-6 Astra-project dat ik zag, maakte deel uit van de launchvideo. 

Een gebruiker maakt een eBay-advertentie voor een item dat hij wil verkopen, uitsluitend met spraakchat, en laat GPT-6 Astra het computergedeelte doen.

Het idee hier is dat je het op schaal kunt doen. Zodra je alles wat je wilt verkopen (bijvoorbeeld) hebt gefotografeerd en gelabeld, kun je GPT-6 Astra laten draaien om je advertenties voor je te maken en te plaatsen.  

Ik zou hier eerst zorgen voor een solide productielus voordat je gaat opschalen, maar het laat zien hoe GPT-6 je tijd kan besparen bij repetitieve taken zodra je dat op orde hebt. Ik heb zelfs voorbeelden gezien waar Astra iemands Etsy-winkel draaide, daadwerkelijk het dashboard gebruikte en acties uitvoerde. 

Tot slot 

In deze post heb ik slechts een paar voorbeelden aangestipt van GPT-6 Astra-projecten waar je mee aan de slag kunt. Zoals met veel van deze nieuwe ‘frontier’-modellen zijn de grenzen vooral je verbeelding (en je tokenkosten). 

De beste manier om te beginnen is om een pijnpunt, een repetitieve taak of een leuk idee te kiezen dat je wilt uitwerken en gewoon te starten. 

Met goede prompts en de juiste tools (zoals Codex en het /goal-commando) kun je in korte tijd veel vooruitgang boeken. Voor inspiratie kun je kijken naar de voorbeelden die ik hier heb gegeven of zoeken op je favoriete socialmediakanaal. Veel mensen hebben het erover. 

Wil je bovendien aan de slag met meer leren over hoe AI eigenlijk werkt, bekijk dan onze AI for Work-cursus (en gebruik onze nieuwe AI-tutor voor een leerervaring op maat) en onze AI Fundamentals Skill track.