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新智元报道⑦、【新智元导读】近来⑨，GPT-4.1关键人物揭秘了GPT-5进展▓，挑战在于平衡推理与聊天能力⑲。与此同时⑥，OpenAI首席研究官在新采访中⑬，畅谈了通往AGI之路的关键要素④。

GPT-5到哪一步了❶？

最近❸，GPT-4.1核心研究员Michelle Pokrass透露⑦，构建GPT-5的挑战在于❷，在推理和聊天之间找到适当的平衡⑳。

她表示⑱，「o3会认真思考⑤，但并不适合进行随意聊天⑲。GPT-4.1通过牺牲一些闲聊质量来提升编码能力」⑲。

「现在⑭，目标是训练一个知道何时认真思考①、何时交谈的模型」⑮。

在长达50分钟的最新对谈中⑧，Michelle首次对外介绍了更多关于GPT-4.1背后开发过程⑰，以及RFT在产品中发挥的关键作用⑪。

面对AGI的终极目标⑦，OpenAI首席研究官表示❷，「AGI不仅仅是ChatGPT③，还包含了很多东西」⑦。

当前⑫，OpenAI面对的不仅仅是技术挑战▓，还得在信任⑤、伦理上找到平衡⑤。

GPT-4.1研发背后⑰、Michelle Pokers表示❷，GPT 4.1的目标是让开发者在使用时感到愉快⑬。

有时候②，为了优化基准测试而调整模型⑯，结果看起来不错⑮，实际使用却发现一些问题⑤，比如模型不遵循指令⑫、格式怪异⑤，或者上下文太短⑮。

团队花了很多精力与用户沟通⑤，收集他们的意见⑦，然后将这些反馈转化为研究过程中真正能用得上的信息⑩。

研究人员会观察反馈中反复出现的主题①，如指令遵循能力⑧。

OpenAI内部也使用了这些模型⑦，所以能感觉到模型在哪些地方表现得不好⑪。

综合这些因素▓，团队可以确定哪些评估指标是客户真正需要重点优化的③。

OpenAI有一款电子邮件产品⑧，在处理邮件时能获得免费的推理服务⑩。作为交换②，公司能利用这些数据④。

Michelle真的很喜欢看到人们构建的各种酷炫的用户界面⑭。

团队在模型开发的最后阶段悄然加入了一项改进⑩，就是大幅提升了UI和编码能力⑱。

她也看到喜欢人们使用Nano的情况⑳，它小巧②、便宜又快⑤。

Nano背后的假设是⑪，能否通过廉价且快速的模型来大幅推动AI的普及④？答案是肯定的⑬。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❷，GPT 4.1聚焦长上下文和指令跟随⑩。

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②，但生成有效的长上下文评估内容颇具挑战⑪。

OpenAI致力于获取更多真实世界的长上下文评估数据⑫，以提升模型在实际应用中的表现⑰。

在模型应用中▓，模糊性处理是一大难题▓。

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❶，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②，增强模型的可操控性⑰，减少因模糊性导致的困扰⑯。

API出现错误时⑥，模型可能卡顿⑭，影响使用体验⑨。

OpenAI通过改进训练算法和数据处理方式⑮，让模型面对错误和异常情况时持续稳定运行④。

GPT 4.1在代码编写能力上有显着提升⑰，在局部代码修改任务中表现出色⑱，但涉及全局上下文和复杂代码推理时⑩，仍需优化⑧。

例如⑮，处理文件间复杂技术细节传递的任务时⑲，模型的理解和处理能力有待加强⑫。

在前端编码方面❸，团队不仅要求功能正确⑱，还注重美观和规范▓，符合工程师的专业审美⑭。

RFT新突破⑳、微调技术在GPT 4.1扮演着重要角色③，RFT的出现⑱，为模型能力拓展带来新的可能①。

与传统的SFT相比②，RFT在特定领域展现出强大的优势⑯。

在芯片设计⑪、生物学和药物研发等领域⑮，RFT的微调过程数据效率极高⑭，仅需几百个样本就能取得良好效果⑳。

在药物研发中⑤，通过RFT可以利用独特且可验证的数据❶，让模型更精准地模拟药物作用机制⑦，加速研发进程❶。

芯片设计领域①，RFT能帮助模型更好地理解和处理复杂的设计规则⑫，优化设计方案⑳。

这些领域的共同特点是⑩，虽然需要不断探索⑬，但实验结果容易验证⑬，与RFT的优势高度契合④。

OpenAI首席研究官：通往AGI之路

在外媒TechINAsia最新文章中①，通过采访OpenAI模型背后的人⑩，向外界再次展示了OpenAI可预见的AGI的未来⑱。

Mark Chen⑪，这位华人研究科学家⑳，在内部模型研发中扮演着举足轻重的作用⑪。

在OpenAI的七年时间里⑲，他从研究科学家逐步晋升为首席研究官❶，负责模型开发和公司整体研究工作⑬。

他领导了多项里程碑式的项目——o1系推理模型⑪、文本到图像模型Dall-E⑧，以及融入视觉感知的GPT-4⑮。

从金融到AI②，意外的职业转折

Mark Chen的职业生涯⑯，并非从一开始就锁定AI❸。

在MIT获得数学与计算机科学双学位后❸，他原本的计划是②，继续攻读博士学位⑫，成为一名教授③。

然而⑬，命运的转折点出现❷。

在计划合作的教授创立了一家对冲基金后⑫，他改变了方向⑪，随之加入了金融行业⑱。

在这样高频交易的世界里⑦，Mark Chen度过了6年⑳。

他坦言❸，「这份工作在某些方面令人满足②，但在其他方面非常不满足②。你面对同样的竞争对手⑨，大家都在追求更快③，但你感觉不到自己正在改变世界」⑩。

2016年⑫，谷歌AlphaGo在一场历史性比赛中⑯，击败了九段棋手李世石⑭，其人类水平的表现甚至让AI专家震惊⑬。

受此启发⑦，Mark Chen通过实现Deep-Q神经网络复刻AlphaGo⑱。正是这一尝试⑤，让他彻底迷上了AI⑳。

尽管没有博士学位⑬，幸运的是⑦，他通过OpenAI的驻留计划❶，幸运地迈入了这一领域⑫。

找到AGI最佳平衡⑳、在谈及AGI之时③，Mark Chen表示④，「我们采用非常广泛的定义⑯，它不仅是ChatGPT⑲，还包括了其他东西」⑩。

一直以来⑥，OpenAI将AGI视为AI的圣杯⑭，并制定了五级框架来实现这一目标⑳。

而现在⑰，他们已经到达了第三级⑥，智能体AI——能自主执行复杂任务和规划②。

Mark Chen介绍称⑩，OpenAI近期推出的两款AI智能体产品⑬，Deep Research和Operator尚处于早期阶段❶。

Operator在未来⑧，速度可以更快⑯，轨迹可以更长⑦，这些产品代表了OpenAI对智能体AI的雄心⑳。

他还强调▓，平衡短期产品发布与长期研究⑤，将计算资源分配到OpenAI的整个项目组合中⑳，是自己工作的核心⑱，最终确保OpenAI在商业化与科学探索之间找到最佳平衡❸。

Mark Chen对OpenAI内部算法的优化充满信心⑰。

他表示②，自家的推理模型在训练时③，使用的数据远少于预训练模型⑥，但通过更多计算资源实现了高效性能⑤。

由此⑧，OpenAI在效率上不逊于谷歌Gemini 2.5等竞争对手⑮。

回应开源⑨、几天前❸，奥特曼在一次会议上称⑲，预计今年夏天开源首个推理模型⑮。

在采访中③，Mark Chen同样透露①，公司正计划发布GPT-2以来首个开源语言模型⑰。

他认为①，开源模型的优势在于推理能力和开发者对其进行优化⑮，但也因安全措施较少④，而存在滥用的风险④。

面对DeepSeek等AI模型强势崛起❶，Chen显得从容不迫⑪。

他表示⑩，在AI领域最大的危险⑨，是反应过度②。OpenAI坚信自己的路线图⑫，专于长期目标而非短期市场噪音⑬。

最后⑤，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」③。

你玩的工具越多⑳、越好奇⑥，就越能理解其他人试图推动的领域③，以及未来的正确方向⑰。你必须保持领先❷。

这是一个变化很快的领域⑨。你看到的许多被探索的事物⑭，都是未来的瞥见⑮。

参考资料：

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