GPT-5，已經被OpenAI員工搶先用上了？就在今天，奧特曼在X上關注了一個神秘人，引起全網猜測。不止兩人爆料，自己可能提前體驗了GPT-5，甚至也有網友疑似被灰度測試到了。今夏推出的GPT-5，已經掀起全網瘋狂！
    就在今天，關于GPT-5的討論再度火了，X上的神秘爆料滿天飛。
    起因是這樣的，SamAltman在X上關注了了一個叫Yacine的人。
    這個人說，自己剛剛試用了一個AI公司的大模型，體驗非常震撼。他敢打賭，沒有任何人能預料到前方即將來臨什么樣的風暴。
    而另一位「Aidan」，也在這個帖子下面發言說，自己有同樣的經歷。
    很多人猜測，他們測試的就是GPT-5。
    原因在于，Aidan就是OpenAI的員工，而Yacine剛剛被xAI解雇，卻忽然被奧特曼關注了，兩人同時這樣說，絕對不是巧合。
    有很大可能，他們已經提前獲得了GPT-5的訪問權限。
    甚至，他們看到的東西一定非常驚人，這可能就是互聯網崩潰的前一刻。
    另外還有知情人表示，Yacine一直在考慮創辦一家初創公司，現在Altman關注了他，或許是打算挖他到OpenAI？
    總之，如今全網再次陷入討論GPT-5的熱潮。
    GPT-5，已開始灰度測試？
    其實不怪網友多心，因為有越來越多的人，曬出了自己似乎被灰度測試GPT-5的經歷。
    比如這位網友，發現自己在使用OpenAI的模型時，被灰度到了一個全新的AI。
    在沒有提示的情況下，它就可以連續思考3分鐘，同時還進行了大量搜索。
    同樣也是在26號，另一位網友發現，如果選擇的模型是4o，ChatGPT會開始思考。這就讓人懷疑，OpenAI是不是正在悄悄過渡到GPT-5。
    GPT-5
    今年夏天發布
    此前在OpenAI播客中，奧特曼對于GPT-5的發布時間已經比較確定了——「可能是今年夏天的某個時候」。
    而在一周前，奧特曼也出現在了YC在舊金山舉辦的AI創業學校活動中。
    在采訪中他這樣透露：GPT-5會邁向完全多模態！
    具體來說，預計今年夏天推出的GPT-5，是一個多模態模型，支持語音、圖像、代碼和視頻等多種輸入方式。
    GPT-5不會完全實現OpenAI對未來模型的終極愿景，但將是過程中的重要一步。
    而GPT-5系列模型的最終愿景，就是一個完全多模態的集成模型。
    它將具備深度推理能力，能進行深入研究，生成實時視頻，以及編寫大量代碼，即時為用戶創建全新的應用程序，甚至渲染提供用戶交互的實時視頻。
    當這一切實現時，將帶來一種全新的計算機界面——幾乎「消失」，變得無感。
    再早些時候，在今年2月，奧特曼還曾在X上發文表示，OpenAI的一大目標，就是通過創建能使用所有工具、知道何時長時間思考或不思考的系統，來統一o系列和GPT系列模型，使其勝任廣泛任務。
    GPT-5模型將在ChatGPT和API中發布，整合語音、canvas、搜索、DeepResearch等功能。
    對于GPT-5，網友們也有諸多預測，有很多人覺得，它將成為首個真正的混合模型，可以在響應過程中在推理和非推理之間動態切換。
    總結來說，它的關鍵特點是多模態、100萬token的上下文、推理+記憶、更少的幻覺，以及o系列和GPT模型的融合。
    可以說，它就是智能體的未來。
    還有人預測，GPT-5的進步主要集中在以下幾方面。
    -視頻模態更「原生」，輸入更自然;
    -智能體性能至少提升了50%，歸功于強化學習的深度使用；
    -擁有更強的理解能力與直覺，特別是在任務鏈式執行或將多個已學行為組成更復雜任務的能力上；
    -可能出現層級結構（Hierarchy）；
    -不只有「選擇合適模型」這種小把戲，而是有VLM-VLM這樣的架構，用小而快的VLM代替大型VLM，以提高通用性、速度和響應能力。
    不過，倒是也有OpenAI內部員工自曝說，其實內部最多也就比公開可用的模型領先兩個月，所以GPT-5不會有巨大的飛躍，只是略有提升而已，不同的是會與許多工具集成。
    而就在一個月前，也有GPT-4.1的核心研究員MichellePokrass揭秘了GPT-5進展。
    她透露說，構建GPT-5的挑戰就在于，在推理和聊天之間找到適當的平衡。
    她表示，「o3會認真思考，但并不適合進行隨意聊天。GPT-4.1通過犧牲一些閑聊質量來提升編碼能力」。
    「現在，目標是訓練一個知道何時認真思考、何時交談的模型」。
    同時，她還首次對外介紹了更多關于GPT-4.1背后開發過程，以及RFT在產品中發揮的關鍵作用。比如，在提升模型性能方面，GPT4.1聚焦長上下文和指令跟隨。
    另外，微調技術在GPT4.1扮演著重要角色，RFT（強化微調）的出現，為模型能力拓展帶來新的可能。與傳統的SFT相比，RFT在特定領域展現出了強大的優勢。
    奧特曼對核心團隊采訪：預訓練GPT-4.5
    在4月份，SamAltman對團隊核心技術的采訪，也曾交代了一些關于GPT-4.5預訓練的「知識」。
    在采訪中，部分回答了為什么「預訓練即壓縮」能通向通用智能？
    indigo發帖表示：智慧的核心在于學習者通過壓縮與預測，逐步捕捉到世界本身的結構性并內化為知識。
    1.所羅門諾夫啟發
    訪談中提到一個概念：SolomonoffInduction（所羅門諾夫歸納）：
    在所有可能描述（或解釋）數據的「程序」中，越簡單的程序，先驗概率越大。還能通過貝葉斯的方式，不斷更新對數據的解釋。
    在語言模型中，每成功多預測一個字或詞，就意味著它找到了訓練數據里的某種內在結構。
    2.更多「正確壓縮」意味著更深層的理解
    訪談里也多次強調：在多領域、多種上下文的數據中，模型反復預測（即查找「最優壓縮」），就會逐漸學習到跨領域的抽象概念與關聯。
    這也就是大家常說的「涌現」或「通用智能」
    3.預訓練與后續「微調/推理」策略的互補
    預訓練+定向的監督微調（或強化學習），則能讓模型在某些推理、邏輯或任務場景下更加精準。
    這兩者結合，形成了GPT系列模型強大的通用能力。
    MarkChen：AGI不僅是ChatGPT
    無論如何，GPT-5的發布，必將給AI圈再次帶來一場風暴。
    顯然，OpenAI的設想十分有野心。
    在此前的一篇采訪中，OpenAI首席華人研究科學家MarkChen，就談到了OpenAI通往AGI之路。
    在公司的七年中，他領導了多項里程碑式的項目——o1系推理模型、文本到圖像模型Dall-E，以及融入視覺感知的GPT-4。
    在談及AGI之時，MarkChen表示，「我們采用非常廣泛的定義，它不僅是ChatGPT，還包括了其他東西」。
    一直以來，OpenAI將AGI視為AI的圣杯，并制定了五級框架來實現這一目標。
    而現在，他們已經到達了第三級，智能體AI（AgenticAI）——能自主執行復雜任務和規劃。
    MarkChen介紹稱，OpenAI近期推出的兩款AI智能體產品，DeepResearch和Operator尚處于早期階段。
    Operator在未來，速度可以更快，軌跡可以更長，這些產品代表了OpenAI對智能體AI的雄心。
    從這些內容中，我們或許也能隱約窺見GPT-5的端倪。
    Ilya和Murati都在干啥
    話說回來，最近OpenAI出走的兩大高管Ilya和Murati也分別有了動靜。
    比如有媒體剛剛曝出，到處瘋狂邀人的小扎，曾給Ilya發出一份價值320億美元的「令人心動的offer」。
    不過，Ilya看都不看一眼，大義凜然地拒絕了！
    如此決絕地拒絕巨額收購要約，說明Ilya已經堅定決心，要獨立推動AI的邊界。顯然，他正在追求比薪水更重要的東西。
    相信SSI的首個模型/產品發布的時候，全世界都會為之震撼。
    如今，成立僅一年的SSI已經成為AI領域中最受矚目，也是最神秘的名字之一。
    沒有公開產品，沒有演示，只有20多名員工，但在今年4月已經以320億估值融資了20億美元。
    關于SSI我們僅能知道的線索是，它的使命是開發一個安全、對齊的超級智能AI系統，跟OpenAI日益商業化的方向形成了鮮明對比。
    而就在幾天前，前OpenAICTOMurati創建的的ThinkingMachinesLab（同樣并無產品估值近百億），被曝使命是「商業領域的RL」。
    具體來說，公司將為企業提供定制化AI服務，重點是強化學習，專門針對收入或利潤等關鍵績效指標進行訓練。
    而且TML并非從零開始開發所有功能，而是依賴開源模型，將模型層進行整合，并使用谷歌云和英偉達服務器。除了B2B產品外，TML還計劃推出一款消費產品。
    這些從OpenAI出走的人才「散是滿天星」，都在以不同方式向AGI前進。
    AGI之日
    人類之末日?
    而就在最近，在美國國會的聽證會上，Anthropic聯創JackClark表示：「未來18個月內，將會出現極其強大的AI系統。」
    JackClark：Anthropic聯合創始人及OpenAI前政策主管
    他認為，所謂「強人工智能」可能比許多人想象的要早。
    Clark表示，美國具備領先開發這種技術的條件，但前提是妥善應對隨之而來的安全風險：
    Anthropic認為，未來18個月內將會出現極其強大的AI系統。到2026年底，我們預計真正具有變革性的技術將會問世。
    ……
    我們需要建立聯邦立法框架，為我們指明清晰連貫的前進路徑。
    ……
    如果沒有聯邦層面的統一框架，我擔心會形成監管真空……
    因此，我們必須通過聯邦框架找到前進的道路。
    在這次聽證會上，多位專家預測了AI時間表和未來風險。
    Clark介紹了Anthropic進行的AI實驗。
    在模擬場景中，他們給Claude模型設置了極端的「死里逃生」情境——
    AI模型被告知即將被一個新AI取代，同時它掌握了執行替換決策者的不利私密信息。在某些測試中，Claude試圖以「泄露隱私」為威脅手段，來防止自己被關閉。
    雖然這是實驗設置中的極端情境，這表明強AI在面對「生存威脅」時，可能會出現復雜甚至不可預料的行為，預示著未來可能面臨的重大風險。
    最后，還可能發生一種極端情形：即AI系統在未來可能擁有「自我延續」的能力。也就是說，它們可以自己進行研究和開發，生成下一代更強大的AI系統。
    這意味著，人類可能無法控制這些系統的演進方向。一旦進入這個階段，AI就不再是人類工具，而可能成為脫離控制的獨立實體。
    去年，「AI教父」、諾貝爾物理獎得主、圖靈獎得主Hinton，就強調過AI導致人類滅絕的風險。
    這不是國與國之間的競爭，而是人類與AI的競爭，是人類與時間的賽跑：
    在超級智能出現之前，能否提前建立起控制機制和安全防線。
    因此，Clark主張：政府應設立專門機構來進行高風險AI的評估，比如美國國家標準與技術研究院（NIST）下屬的「人工智能標準與創新中心」。
    他強調，最理想的時間是在2026年之前，在強AI爆發前就準備好這些標準。
    人工智能政策網絡（AIPolicyNetwork）的政府事務總裁MarkBeall也參加了聽證會。
    他建議美國盡快采取「三P戰略」：Protect（保護）、Promote（推廣）和Prepare（準備）。
    其中，Prepare（準備）就是建立測試機制，預測未來AI系統可能產生的風險，特別是失控和被武器化的風險。
    他還建議成立「機密測試與評估項目」，專門用于評估AI系統在「失控」和「武器化」方面的隱患，提供決策依據。