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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！
付发贵
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配图：GPT-6还没玩明白，OpenAI高管：八九成研究已押向GPT-7、GPT-8！
新闻导读
法国电影《体贴女佣》讲什么故事读完海洋、地质一类专题，看风景的心情都会变，多了理解。热点事件解读会标明哪些较确定、哪些仍在研究，表述相对克制。比如想弄懂不粘锅涂层能信到什么程度，基本能找到不绕弯的解释。信任是一笔一笔攒起来的，急不来也假不了。我会继续用信任投票，也希望它别被错误指标带偏。
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。
网友观点
化学安全、生活防护写得很仔细，像可执行的说明书。健康类注意证据和个体差异，很少一刀切下结论，也不推销神方。纠错入口找得到，肯改、改得透明，比完美人设更让人信。思维工具型条目比冷知识更值钱，打开方式对了就有复利。至少在我这儿，它已经从尝鲜变成了习惯。
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