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周傲芙 2025-05-13 【国内】 9544 人已围观

新智元报道②、【新智元导读】近来①，GPT-4.1关键人物揭秘了GPT-5进展⑰，挑战在于平衡推理与聊天能力①。与此同时⑭，OpenAI首席研究官在新采访中①，畅谈了通往AGI之路的关键要素❶。

GPT-5到哪一步了⑤？

最近⑰，GPT-4.1核心研究员Michelle Pokrass透露⑬，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⑨。

她表示⑬，「o3会认真思考⑬，但并不适合进行随意聊天⑨。GPT-4.1通过牺牲一些闲聊质量来提升编码能力」❷。

「现在③，目标是训练一个知道何时认真思考⑰、何时交谈的模型」⑲。

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⑩，以及RFT在产品中发挥的关键作用⑫。

面对AGI的终极目标⑬，OpenAI首席研究官表示⑪，「AGI不仅仅是ChatGPT③，还包含了很多东西」⑪。

当前⑨，OpenAI面对的不仅仅是技术挑战④，还得在信任⑦、伦理上找到平衡⑦。

GPT-4.1研发背后⑩、Michelle Pokers表示⑤，GPT 4.1的目标是让开发者在使用时感到愉快⑬。

有时候⑩，为了优化基准测试而调整模型⑤，结果看起来不错⑫，实际使用却发现一些问题⑨，比如模型不遵循指令⑳、格式怪异①，或者上下文太短⑲。

团队花了很多精力与用户沟通❷，收集他们的意见⑩，然后将这些反馈转化为研究过程中真正能用得上的信息⑥。

研究人员会观察反馈中反复出现的主题⑮，如指令遵循能力⑤。

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⑭。

综合这些因素❸，团队可以确定哪些评估指标是客户真正需要重点优化的⑧。

OpenAI有一款电子邮件产品❶，在处理邮件时能获得免费的推理服务⑲。作为交换⑳，公司能利用这些数据⑤。

Michelle真的很喜欢看到人们构建的各种酷炫的用户界面⑰。

团队在模型开发的最后阶段悄然加入了一项改进⑳，就是大幅提升了UI和编码能力⑩。

她也看到喜欢人们使用Nano的情况⑮，它小巧⑦、便宜又快⑱。

Nano背后的假设是⑳，能否通过廉价且快速的模型来大幅推动AI的普及⑯？答案是肯定的⑨。人们对和成本延迟曲线上的各种地方都有需求⑮。

在提升模型性能方面⑮，GPT 4.1聚焦长上下文和指令跟随⑦。

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③，但生成有效的长上下文评估内容颇具挑战⑧。

OpenAI致力于获取更多真实世界的长上下文评估数据⑱，以提升模型在实际应用中的表现⑥。

在模型应用中⑯，模糊性处理是一大难题⑫。

是向用户进一步询问信息⑤，还是依据已有信息进行假设推理⑧，这需要开发者能够灵活调整模型的策略❶。

GPT 4.1在这方面做出改进⑦，增强模型的可操控性⑧，减少因模糊性导致的困扰⑤。

API出现错误时①，模型可能卡顿⑦，影响使用体验①。

OpenAI通过改进训练算法和数据处理方式⑥，让模型面对错误和异常情况时持续稳定运行②。

GPT 4.1在代码编写能力上有显着提升⑯，在局部代码修改任务中表现出色⑪，但涉及全局上下文和复杂代码推理时❸，仍需优化⑯。

例如①，处理文件间复杂技术细节传递的任务时⑭，模型的理解和处理能力有待加强④。

在前端编码方面⑨，团队不仅要求功能正确⑲，还注重美观和规范⑭，符合工程师的专业审美⑥。

RFT新突破⑩、微调技术在GPT 4.1扮演着重要角色⑬，RFT的出现⑩，为模型能力拓展带来新的可能⑬。

与传统的SFT相比❶，RFT在特定领域展现出强大的优势⑰。

在芯片设计⑦、生物学和药物研发等领域⑳，RFT的微调过程数据效率极高⑰，仅需几百个样本就能取得良好效果①。

在药物研发中⑧，通过RFT可以利用独特且可验证的数据⑫，让模型更精准地模拟药物作用机制①，加速研发进程⑱。

芯片设计领域③，RFT能帮助模型更好地理解和处理复杂的设计规则▓，优化设计方案⑥。

这些领域的共同特点是▓，虽然需要不断探索❷，但实验结果容易验证⑩，与RFT的优势高度契合⑯。

OpenAI首席研究官：通往AGI之路

在外媒TechINAsia最新文章中❸，通过采访OpenAI模型背后的人⑤，向外界再次展示了OpenAI可预见的AGI的未来⑨。

Mark Chen▓，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⑨。

在OpenAI的七年时间里⑳，他从研究科学家逐步晋升为首席研究官⑫，负责模型开发和公司整体研究工作②。

他领导了多项里程碑式的项目——o1系推理模型④、文本到图像模型Dall-E⑭，以及融入视觉感知的GPT-4▓。

从金融到AI❶，意外的职业转折

Mark Chen的职业生涯⑭，并非从一开始就锁定AI❷。

在MIT获得数学与计算机科学双学位后❸，他原本的计划是⑩，继续攻读博士学位❸，成为一名教授⑮。

然而②，命运的转折点出现⑫。

在计划合作的教授创立了一家对冲基金后④，他改变了方向①，随之加入了金融行业②。

在这样高频交易的世界里⑮，Mark Chen度过了6年⑦。

他坦言▓，「这份工作在某些方面令人满足❶，但在其他方面非常不满足⑩。你面对同样的竞争对手⑩，大家都在追求更快②，但你感觉不到自己正在改变世界」⑲。

2016年⑦，谷歌AlphaGo在一场历史性比赛中⑤，击败了九段棋手李世石❶，其人类水平的表现甚至让AI专家震惊⑪。

受此启发⑳，Mark Chen通过实现Deep-Q神经网络复刻AlphaGo⑫。正是这一尝试⑯，让他彻底迷上了AI▓。

尽管没有博士学位①，幸运的是⑪，他通过OpenAI的驻留计划⑥，幸运地迈入了这一领域⑭。

找到AGI最佳平衡⑦、在谈及AGI之时⑬，Mark Chen表示⑦，「我们采用非常广泛的定义⑮，它不仅是ChatGPT⑤，还包括了其他东西」❶。

一直以来②，OpenAI将AGI视为AI的圣杯②，并制定了五级框架来实现这一目标▓。

而现在⑰，他们已经到达了第三级⑮，智能体AI——能自主执行复杂任务和规划⑱。

Mark Chen介绍称②，OpenAI近期推出的两款AI智能体产品⑥，Deep Research和Operator尚处于早期阶段⑲。

Operator在未来⑥，速度可以更快⑨，轨迹可以更长❸，这些产品代表了OpenAI对智能体AI的雄心⑯。

他还强调⑪，平衡短期产品发布与长期研究❷，将计算资源分配到OpenAI的整个项目组合中⑭，是自己工作的核心③，最终确保OpenAI在商业化与科学探索之间找到最佳平衡⑳。

Mark Chen对OpenAI内部算法的优化充满信心⑰。

他表示①，自家的推理模型在训练时①，使用的数据远少于预训练模型④，但通过更多计算资源实现了高效性能②。

由此⑥，OpenAI在效率上不逊于谷歌Gemini 2.5等竞争对手⑩。

回应开源⑲、几天前⑨，奥特曼在一次会议上称⑰，预计今年夏天开源首个推理模型⑳。

在采访中▓，Mark Chen同样透露⑨，公司正计划发布GPT-2以来首个开源语言模型⑫。

他认为⑬，开源模型的优势在于推理能力和开发者对其进行优化❶，但也因安全措施较少②，而存在滥用的风险①。

面对DeepSeek等AI模型强势崛起⑥，Chen显得从容不迫⑭。

他表示⑯，在AI领域最大的危险⑭，是反应过度⑯。OpenAI坚信自己的路线图①，专于长期目标而非短期市场噪音⑩。

最后⑥，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❸，永远保持好奇心」⑫。

你玩的工具越多⑨、越好奇②，就越能理解其他人试图推动的领域⑰，以及未来的正确方向⑲。你必须保持领先⑦。

这是一个变化很快的领域⑯。你看到的许多被探索的事物⑤，都是未来的瞥见⑱。

参考资料：

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