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新智元报道⑬、【新智元导读】近来⑭，GPT-4.1关键人物揭秘了GPT-5进展⑩，挑战在于平衡推理与聊天能力⑧。与此同时⑦，OpenAI首席研究官在新采访中⑫，畅谈了通往AGI之路的关键要素⑭。

GPT-5到哪一步了⑯？

最近⑭，GPT-4.1核心研究员Michelle Pokrass透露⑱，构建GPT-5的挑战在于⑫，在推理和聊天之间找到适当的平衡⑲。

她表示⑯，「o3会认真思考⑯，但并不适合进行随意聊天⑰。GPT-4.1通过牺牲一些闲聊质量来提升编码能力」⑭。

「现在⑱，目标是训练一个知道何时认真思考⑩、何时交谈的模型」❸。

在长达50分钟的最新对谈中⑫，Michelle首次对外介绍了更多关于GPT-4.1背后开发过程④，以及RFT在产品中发挥的关键作用❶。

面对AGI的终极目标⑨，OpenAI首席研究官表示①，「AGI不仅仅是ChatGPT⑱，还包含了很多东西」⑲。

当前⑧，OpenAI面对的不仅仅是技术挑战⑮，还得在信任⑩、伦理上找到平衡⑦。

GPT-4.1研发背后⑤、Michelle Pokers表示⑳，GPT 4.1的目标是让开发者在使用时感到愉快⑰。

有时候⑲，为了优化基准测试而调整模型③，结果看起来不错⑥，实际使用却发现一些问题⑨，比如模型不遵循指令⑪、格式怪异⑧，或者上下文太短⑳。

团队花了很多精力与用户沟通⑫，收集他们的意见⑬，然后将这些反馈转化为研究过程中真正能用得上的信息⑰。

研究人员会观察反馈中反复出现的主题⑥，如指令遵循能力⑧。

OpenAI内部也使用了这些模型⑯，所以能感觉到模型在哪些地方表现得不好❸。

综合这些因素⑱，团队可以确定哪些评估指标是客户真正需要重点优化的⑨。

OpenAI有一款电子邮件产品⑥，在处理邮件时能获得免费的推理服务⑨。作为交换①，公司能利用这些数据⑦。

Michelle真的很喜欢看到人们构建的各种酷炫的用户界面⑳。

团队在模型开发的最后阶段悄然加入了一项改进⑮，就是大幅提升了UI和编码能力⑭。

她也看到喜欢人们使用Nano的情况①，它小巧①、便宜又快❶。

Nano背后的假设是⑲，能否通过廉价且快速的模型来大幅推动AI的普及❸？答案是肯定的▓。人们对和成本延迟曲线上的各种地方都有需求❸。

在提升模型性能方面②，GPT 4.1聚焦长上下文和指令跟随⑨。

长上下文处理能力是衡量模型在复杂任务中表现的重要指标⑦，但生成有效的长上下文评估内容颇具挑战❶。

OpenAI致力于获取更多真实世界的长上下文评估数据⑯，以提升模型在实际应用中的表现③。

在模型应用中⑮，模糊性处理是一大难题⑬。

是向用户进一步询问信息⑱，还是依据已有信息进行假设推理⑱，这需要开发者能够灵活调整模型的策略⑪。

GPT 4.1在这方面做出改进⑬，增强模型的可操控性⑧，减少因模糊性导致的困扰⑱。

API出现错误时②，模型可能卡顿❸，影响使用体验▓。

OpenAI通过改进训练算法和数据处理方式❸，让模型面对错误和异常情况时持续稳定运行⑫。

GPT 4.1在代码编写能力上有显着提升❸，在局部代码修改任务中表现出色②，但涉及全局上下文和复杂代码推理时③，仍需优化⑯。

例如❷，处理文件间复杂技术细节传递的任务时⑬，模型的理解和处理能力有待加强②。

在前端编码方面❸，团队不仅要求功能正确❶，还注重美观和规范⑤，符合工程师的专业审美⑤。

RFT新突破❸、微调技术在GPT 4.1扮演着重要角色⑥，RFT的出现③，为模型能力拓展带来新的可能⑫。

与传统的SFT相比⑲，RFT在特定领域展现出强大的优势❶。

在芯片设计⑤、生物学和药物研发等领域⑲，RFT的微调过程数据效率极高❸，仅需几百个样本就能取得良好效果⑩。

在药物研发中⑪，通过RFT可以利用独特且可验证的数据⑲，让模型更精准地模拟药物作用机制④，加速研发进程❶。

芯片设计领域⑯，RFT能帮助模型更好地理解和处理复杂的设计规则❷，优化设计方案⑪。

这些领域的共同特点是②，虽然需要不断探索⑤，但实验结果容易验证②，与RFT的优势高度契合❶。

OpenAI首席研究官：通往AGI之路

在外媒TechINAsia最新文章中⑤，通过采访OpenAI模型背后的人❸，向外界再次展示了OpenAI可预见的AGI的未来⑥。

Mark Chen⑱，这位华人研究科学家⑱，在内部模型研发中扮演着举足轻重的作用⑩。

在OpenAI的七年时间里⑪，他从研究科学家逐步晋升为首席研究官⑲，负责模型开发和公司整体研究工作❸。

他领导了多项里程碑式的项目——o1系推理模型⑲、文本到图像模型Dall-E⑥，以及融入视觉感知的GPT-4①。

从金融到AI⑮，意外的职业转折

Mark Chen的职业生涯⑨，并非从一开始就锁定AI⑫。

在MIT获得数学与计算机科学双学位后⑮，他原本的计划是①，继续攻读博士学位⑤，成为一名教授②。

然而⑮，命运的转折点出现❶。

在计划合作的教授创立了一家对冲基金后⑰，他改变了方向⑪，随之加入了金融行业⑬。

在这样高频交易的世界里⑯，Mark Chen度过了6年⑳。

他坦言❶，「这份工作在某些方面令人满足⑬，但在其他方面非常不满足③。你面对同样的竞争对手⑧，大家都在追求更快⑬，但你感觉不到自己正在改变世界」⑭。

2016年⑥，谷歌AlphaGo在一场历史性比赛中⑧，击败了九段棋手李世石❸，其人类水平的表现甚至让AI专家震惊⑱。

受此启发⑭，Mark Chen通过实现Deep-Q神经网络复刻AlphaGo⑨。正是这一尝试⑳，让他彻底迷上了AI②。

尽管没有博士学位❷，幸运的是⑲，他通过OpenAI的驻留计划④，幸运地迈入了这一领域❸。

找到AGI最佳平衡⑦、在谈及AGI之时⑪，Mark Chen表示⑨，「我们采用非常广泛的定义⑭，它不仅是ChatGPT⑬，还包括了其他东西」⑩。

一直以来⑮，OpenAI将AGI视为AI的圣杯④，并制定了五级框架来实现这一目标⑩。

而现在⑳，他们已经到达了第三级⑳，智能体AI——能自主执行复杂任务和规划⑪。

Mark Chen介绍称①，OpenAI近期推出的两款AI智能体产品⑯，Deep Research和Operator尚处于早期阶段⑯。

Operator在未来⑳，速度可以更快⑥，轨迹可以更长❸，这些产品代表了OpenAI对智能体AI的雄心❶。

他还强调⑬，平衡短期产品发布与长期研究⑫，将计算资源分配到OpenAI的整个项目组合中⑨，是自己工作的核心⑨，最终确保OpenAI在商业化与科学探索之间找到最佳平衡⑥。

Mark Chen对OpenAI内部算法的优化充满信心①。

他表示⑮，自家的推理模型在训练时⑮，使用的数据远少于预训练模型❶，但通过更多计算资源实现了高效性能⑫。

由此⑪，OpenAI在效率上不逊于谷歌Gemini 2.5等竞争对手⑪。

回应开源❷、几天前④，奥特曼在一次会议上称⑯，预计今年夏天开源首个推理模型①。

在采访中⑥，Mark Chen同样透露⑧，公司正计划发布GPT-2以来首个开源语言模型⑧。

他认为⑳，开源模型的优势在于推理能力和开发者对其进行优化⑭，但也因安全措施较少⑪，而存在滥用的风险⑫。

面对DeepSeek等AI模型强势崛起⑯，Chen显得从容不迫①。

他表示⑨，在AI领域最大的危险⑭，是反应过度⑩。OpenAI坚信自己的路线图⑰，专于长期目标而非短期市场噪音②。

最后③，Mark Chen还为想要进入AI领域的年轻人提供了建议：「深入熟悉所有工具⑭，永远保持好奇心」⑪。

你玩的工具越多⑥、越好奇⑧，就越能理解其他人试图推动的领域⑯，以及未来的正确方向⑮。你必须保持领先⑫。

这是一个变化很快的领域⑭。你看到的许多被探索的事物⑦，都是未来的瞥见⑨。

参考资料：

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