Xin Zhiyuan报告编辑：KingHz [Xin Zhiyuan简介] Ultraman说，GPT-5“比其他人更聪明”，但Openai Chief LightCap明确了：这不是。这只是多余的冰山的末端 - 我们仍然有十年的产品要构建，模型越智能，越独特 - 集成是。 GPT-5标志着从纯智商来反映能力的全面飞跃。 GPT-5功能的改进和意义是什么？未来的人工智能在哪里？令人惊叹的新Openai模型如何表达不同形式的智能？ Openai首席Brad LightCap在深入的对话中为这些问题打开了答案。为什么GPT-5特别？ GPT-5取得了非常有趣的成功：您可以独立判断是否执行深锅Firstreason，然后回答。以前，用户必须通过CHATGPT模型选择器为各种活动选择模型。询问后，有时您选择一种思维模式，有些你不是。 Openai认为这种经历令人困惑。 GPT-5完全简化了此过程。它不仅会自动为您做出决策，而且本质上更聪明。在写作，编程，健康等领域，它具有更高的准确性，更快的响应速度，并且整体体验得到了充分升级。每个人都认为GPT-5智能具有爆炸性，那么为什么Openai选择使用通常的使用而不是将情报作为其主要销售点？ Brad LightCap解释说，这是因为智能本质上取决于PAG的时间 - 考虑到模型正在投资。您花费的时间越多，答案的质量就越高 - 这是基本规则。当允许模型在特定的基准测试上思考时，AI的执行效果比所有现有模型都要多。尽管智力时间是禁用的，但它提供的答案通常比无法想象的模型（例如GPT-4.1）更好。因此，这是一个完整的明智的跳跃。但是t他的关键在于能够在花时间思考-openai之前认为这是用户体验的基本改进。这种类型的开发很难通过简单的“指数”或“渐进”来定义。现在，人们进入了一个阶段，需要从许多测量中评估情报 - OpenAI不能帮助这个问题，但是解释WhyGPT -5是特殊的。就基本功能而言，其改进很明显：SWEBENCH考试成绩较高，各种学术评估的表现更好。 Openai还进一步增强了GPT-5在健康领域的基准表现。但是今天，衡量模型质量的标准已变得多样化。根据各种培训方法和解决问题的机制，我们可以从多个角度检查： - 速度本身是质量：在单位思考的时间内可以给出更好的答案，这是改进的重要指标 - 而不是看到升级容量：基本的capabili：诸如概述思维，问题，问题和问题以及问题等联系。从GPT-1到GPT-2，GPT-3，再到GPT-4的每一次飞跃，缩放定律并没有消失，其功能得到了充分提高。当时，“在各个方面，较大的模型=更好的模型”。而且GPT-5似乎没有发生。那么，情况发生了变化吗？ “从技术角度来看，情况确实发生了变化。”从GPT-2到GPT-3，再到GPT-3再到GPT-4，当时的缩放paradiggo主要使用。训练模型越大，获取模型就越好。该规则仍然是正确的，但是现在还有另一种类型的培训方法，尤其是培训后。以更有趣的方式使用计算时间计算与训练的第二阶段非常相似。它提供了一种驱动力，可以使OpenAI推向新的智能水平，同时还练习“智能明星”。例如，在一般智能中，使用MGA工具非常重要。 g在这方面，PT-2和GPT-3表现不佳。在这方面，GPT-4非常初中。现在，GPT-5在这里已经开发了这些功能，结合了许多步骤和更长的推理过程。由于培训方法开始发生变化，Openai现在是否认为预训练的回报正在下降？ Brad LightCap强调，他们不认为预训练的回归正在下降。扩展法仍在该地区。从经验上讲，没有理由认为培训预奖励会减少。就训练后而言，这一切都开始接触这种新范式的表面。 O系列模型，即先前的识别模型，是OpenAI探索训练后培训的起点。 Brad LightCap认为，主要方向将继续扩大接下来一两年的训练后维度，并将继续看到大量回报。因为这些好处太明显了。因此，从两个轴向指数中改进模型ONS：训练前和训练后。这将加速变化。从现在开始，大多数改进是否来自缩放或算法？ Brad LightCap意味着总是结合打击。算法，量表，计算强度和数据都需要均需要。在最前沿，Openai非常重要，需要所有的努力。最困难的部分当然是使它们完美融合。练习较大的模型通常意味着您需要使用更多的计算数据和强度。这是一个微妙的平衡，因为简单的规模并不总是携带平等发展的。您需要为您带来其他元素。 Openai不仅可以触摸按钮，还可以将其全部拉动。 GPT-5是极其强度，但不称为“ AGI”。 Ultraman在Theo Von的播客中说：“ GPT-5几乎在各个方面都比人们聪明。”就像他想的那样。就像他想称其为Agi一样，但Openai并没有说这很清楚。那么，为什么GPT-5不是AGI？ Brad LightCap说明INS：“很难定义AGI。”有一个笑话是，如果您问五个人是什么Agag，您将获得七个答案。 Openai看着AGI的方式是AGI是一个积累过程和一个系统。您需要确定该系统是什么以及您期望它做什么。至少对于布拉德来说，AGI是一个可以学习新事物（甚至超出培训的训练）的系统，并且这种能力来自推理，思考，解决问题，使用工具并提出新想法的能力。但是他不认为GPT-5是AGI：他在随后的模型中看到的是该“通用研究系统”的一些原型和模块。而且很难确定AGI和非手术之间的分裂。即使在此刻，我不确定每个人都会尽快知道。由于与这些模型的合作，“产能储备过剩”非常重要。 Ultraman的“口袋里的医生”的智能水平尚未完全使用。从某种意义上说，即使AI开发已被暂停了十个多年来，仍将有将近十年的新产品，并且仍将有新的方法将GPT-5级别与有趣的产品和流程集成。一个有趣的现象是更智能的模型，它要求产品设计师就如何将其纳入系统的投资越多。 Brad LightCap经常提供一个例子：实习生很聪明，但最终会做有限的对象：填写笔记，撰写摘要和进行基本评论。但是，如果您带来博士学位，那么他们的能力很广，但是当您在第一天工作时，它可能不会立即出色。您所要做的就是给他们足够的背景，信息和工具，以使他们最大程度地提高其未来价值。而且这个过程比实习生的开始需要更长的时间。他认为AI模型是相似的，这是一个连续的过程，不会是线性的。它带来了一个有趣的问题：从现在开始，继续使模型变得更聪明是否有意义n？还是要建造辅助工具的功能？因此，对于Openai而言，是否继续增强情报或专注于“非智能”功能的下一个目标？ Brad LightCap说每个人都想要它。它的一部分是纯智商：记住有关运行事物的知识和信息的能力。但是，还有一种推理能力：如何使用其他工具解决问题；反思能力：检查自己的思维链接，并在您觉得自己走错路而不考虑正确的方法时纠正它们。在这些问题中，GPT-5比以前的系统更好。对于Openai而言，作为明智的标志，现实世界中的基准比Akade Benchmarksmiko更重要，更为重要。 “持续研究”无疑是Openai的优先事项之一。 Ethan Mollick首次使用AI推理使免费用户感到惊讶，他提前尝试了GPT-5，他提出了一个有趣的观点：如果您注意此开发曲线，GPT-5开发可能是一个很大的跳跃，但是也是意外的跳跃。他还指出：“这些模型在数学奥林匹克运动会中获得了金牌。这使我很难理解这些大进步的真正含义。”当今所有模型都在迅速改善。然后，如果您有大学级生物学模型，那么问题将会到达研究生水平的生物学。希望的模型。思考并提供高质量的答案。当他们拥有健康问题时。重点。应该处理大量上下文，在Edge Openai上应该使用许多工具，从而收到了RVE，Cursor，Love -Love，Jetbrains等公司的大量反馈。例如，光标，喷气桥，蜿蜒曲折，认知等。此外，GPT-5在其他领域的推理和解决问题的能力得到了显着改善。 Harvey是一个很好的例子，Harvey AI与法律公司合作，并且完全取决于研究可靠，准确和恒定的案件的能力，从而提供了那种法律诊断所需的结构性思维。 GPT-5非常强大，将来肯定会有更好的模型，而且毫无疑问。但是目前，Openai仅关注两件事：如何使更多的人使用GPT-5，以及如何支持合作伙伴以基于它的生态系统。我们仍处于科学阶段 - 随着游戏的开始，这是最令人兴奋的部分，Openai本身仍然了解当前的范式。 GPT-5是重要的第一步。只有了解当前情况，您才能清楚地看到未来。参考文献：https：//www.bigtechnology.com/p/799049c8-5054-45c0-8ee7-8ee7-9de1f2191759 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase上传和发布用户是一个社交媒体平台，仅提供IM服务信息。