OpenAI揭秘：从GPT-5到自动化研究员的未来蓝图

在不到1小时的采访中，信息如潮水般涌来！

OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen携手，共同爆料了公司的新动向：

• 未来或探索氛围研究（Vibe Researching）；
• OpenAI的最终愿景是打造自动化研究员；
• 现有评估指标渐趋饱和，新里程碑将聚焦于实际发现与经济进展；
• 成功的关键：坚守基础研究，不受短期产品竞争干扰；
• ……

在a16z的最新采访中，两位高管不仅深入探讨了GPT-5如何引入长远推理、如何在基准饱和后衡量进步，还系统阐述了OpenAI的用人标准、未来路线图及算力分配等核心议题。

简而言之，任何你对OpenAI的疑问，他们几乎都有解答~

（网友1）：内容深入且有趣！

（网友2）：听起来像一支目标清晰、实力强大的团队。

不多说了，访谈重点马上呈现——

GPT-5：将推理与Agentic行为引入主流

采访第一部分聚焦GPT-5。

Mark Chen表示，GPT-5是OpenAI尝试将推理能力带入主流的一次努力。

此前，公司有两类模型：主打即时响应的GPT系列和主打推理的o系列。从策略上讲，他们不希望用户为“该用哪种模式”而困扰，因此将更多重心放在推理和Agents上。

我们认为，GPT-5是向默认提供推理和更多Agentic行为迈出的一步。

他还反复强调，尽管GPT-5在许多方面相比o3及其他旧模型有所改进，但其核心意义在于将推理模式带给更多人。

随后，主持人谈及了评估趋于饱和的问题，Jakub Pachocki也给出了回应。

他坦诚承认，过去几年使用的评估已非常接近饱和。

具体来说，早期（从GPT-2到GPT-4）的训练依赖大规模预训练数据，并通过评估测试模型的泛化能力；但如今随着强化学习的出现，模型能在特定领域深度训练成专家，从而在部分评估中表现突出（却不一定具备良好泛化性）。因此，当前缺乏更合适的评估体系。

他表示，未来OpenAI将重点关注模型是否能够发现新事物，并在具有经济相关性的领域取得实际进展。