new_releases GPT-5的最新消息
- OpenAI投入巨额资金（每次训练成本高达5亿美元）开发GPT-5
- 开发历时超过18个月，远超预期时间
- 性能提升有限，仅在某些特定任务上优于GPT-4o
- 部分性能指标甚至落后于竞争对手模型
- 用户反馈普遍失望，更怀念GPT-4o时代
GPT-3
GPT-4
GPT-4o
GPT-5
性能提升曲线
GPT系列模型性能提升趋势图
"有付费用户直言GPT-5'是垃圾'，人工智能学者Gary Marcus更是直接批评GPT-5'过度炒作且令人失望'。"
analytics 缩放定律失效的深入分析
- 随着模型规模持续扩大，性能提升速度不再显著
- 迭代周期放缓，从GPT-3到GPT-4的"飞跃式进步"未能延续
- 大模型所谓的"推理能力"本质是"脆弱的幻影"
- 基准测试成绩与解决真实日常问题的能力并非同一回事
- 提升幅度不足以合理化巨额成本和资源投入
AI发展瓶颈与缩放定律失效示意图
// 缩放定律失效的代码示例
function scalingLawEffectiveness(modelSize) {
// 早期：模型规模与性能呈线性关系
if (modelSize < 100B) {
return modelSize * 0.8; // 高效增长
}
// 现在：模型规模与性能呈对数关系
else {
return Math.log(modelSize) * 20; // 增长放缓
}
}
balance AI现实主义与硅谷狂热的最新观点对比
| AI现实主义 | 硅谷狂热 |
|---|---|
| 理性看待AI发展，承认技术局限性 | 过度乐观，认为AI将解决所有问题 |
| 强调AI需要解决实际问题，而非追求不切实际的AGI愿景 | 过度炒作AGI，称之为"弥天大谎" |
| 呼吁建立适当的AI监管框架，确保安全可靠 | 追求快速商业化和市场主导地位 |
| 关注AI对社会、就业和伦理的影响 | 主要关注技术突破和投资回报 |
"硅谷的霓虹灯下，一场看不见硝烟的战争正在上演。这不是一场关于领土或资源的争夺，而是一场关乎人才、资本和未来的角逐。"
psychology MIT计算机博士的最新研究发现
- MIT研究揭示AI价值观不稳定，对"对齐"理念提出挑战
- AI系统并不具备持久的信念和偏好，它们只是模仿者
- 模型在不同提示和框架下能展现出截然不同的观点
- AI创作背后缺乏自我意识与情感深度
- MIT博士生斯蒂芬·卡斯珀：没有任何一个模型在其偏好上表现出一致性
MIT计算机博士研究者
"当前的AI模型显示了一种高度的不一致性与不稳定性。经过对这些模型进行详细的分析，研究者发现它们在价值观表现上具有很大的差异性。"
insights 结论与展望
- GPT-5的表现揭示了缩放定律的局限性，单纯扩大模型规模无法带来突破性进展
- AI发展需要更加务实和理性的态度，而非硅谷式的狂热炒作
- 未来AI研究应更多关注混合模型，结合深度学习与符号处理等技术
- 需要建立适当的监管框架，确保AI技术安全可靠发展
- AI技术应该造福全人类，而非仅追求商业利益