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GPT-6还没玩明白,OpenAI高管:八九成研究已押向GPT-7、GPT-8!

真等GPT-7、GPT-8下一代模型来了,我们不妨再去试试:过去得手把手让前代模型们干的活儿,现在能不能只交代目标,它就能自己往前干? 团队通过蒸馏,把自家大型音频模型的知识传递给更小、更高效的模型,并用模拟真实对话的数据,改善小模型的对话质量和响应表现。 一份工作里,有些环节需要深度判断,有些只是把已经明确的要求执行到位。让大小模型各接一部分活,才有机会把钱花在刀刃上。 但如果每次都得自己试模型、拆任务、判断何时切换,出了错还要返工,那么省下的模型费用,很可能又变成了额外花掉的时间。 合理的分工,是让小模型以更低的成本,把要求明确的日常工作做好;让大模型在关键时刻,接手那些需要更强判断力、值得多花成本的难题。 比如,用GPT-4时,用户需要精心设计提示词;到了GPT-5,虽然更容易上手,仍然得不断反馈纠偏;GPT-6则已经更像一个能接下目标、往前干活的同事。

📕作者: 常建强撰 · 更新于 2026-10-07 10:52:32

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📸 记者 卢林杰 摄 · 更新于 2026-10-07 10:52:32

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