なぜNeolは政府や企業との仕事でSERVのAIフレームワークを導入したのでしょうか? 結果は否定できないからです。 数学問題のGSM-Hardベンチマークでは、OpenAIのGPT-5を用いて99%の精度で74×低コストでほぼ完璧な数学を解放しています。 SCALEマルチチャレンジベンチマーク(複雑な多段階推論)では、SERVはGPT-4oを2.7倍の精度と30.3倍の性能向上にしました。 AdvancedIFベンチマーク(推論中心の評価)では、gpt-5-nanoはSERVを用いた構造的推論の精度を2.2倍向上させました。 だからだ。