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，Sam Altman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。

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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。

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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？

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總之，如今全網再次陷入討論GPT-5的熱潮。

1.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。

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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。

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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」。

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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。

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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、Deep Research等功能。

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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。

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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。

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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。

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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。

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而就在一個月前，也有GPT-4.1的核心研究員Michelle Pokrass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。

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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，GPT 4.1聚焦長上下文和指令跟隨。

另外，微調技術在GPT 4.1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。

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奧特曼對核心團隊采訪：預訓練GPT-4.5

在4月份，Sam Altman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。

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1. 所羅門諾夫啟發

訪談中提到一個概念：Solomonoff Induction（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。

Mark Chen：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Mark Chen，就談到了OpenAI通往AGI之路。

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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，Mark Chen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。

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而現在，他們已經到達了第三級，智能體AI（Agentic AI）——能自主執行復雜任務和規劃。

Mark Chen介紹稱，OpenAI近期推出的兩款AI智能體產品，Deep Research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」。

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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。

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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OpenAI CTO Murati創建的的Thinking Machines Lab（同樣并無產品估值近百億），被曝使命是「商業領域的RL」。

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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Jack Clark表示：「未來18個月內，將會出現極其強大的AI系統。」

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Jack Clark：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。

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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（AI Policy Network）的政府事務總裁Mark Beall也參加了聽證會。

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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。

參考資料：

https://x.com/vitrupo/status/1938138544360530079

https://x.com/indigo11/status/1910908999634952626