就在刚刚，外媒The Information曝出了关于GPT-5的一大波最新内幕，众多猛料来了！
比如，GPT-5并未取得技术突破，不存在GPT-3到GPT-4这种级别的跃升。
比如，OpenAI正面临着严重的数据瓶颈和技术难题。
还有一个劲爆大瓜，OpenAI大波核心研究者一下子被小扎撬走，直接导致了OpenAI内部的组织架构混乱！
为此，研究副总裁Jerry Tworek在Slack上公开向研究主管Mark Chen抱怨，许多同事都看到了。
不过，就在这么一篇唱衰的文章发布之际，OpenAI同时又有好消息了。
近日，OpenAI又获得了一笔巨额融资。据悉，OpenAI已提前数月筹集了83亿美元资金，这就导致它的估值直接达到3000亿美元，这是今年400亿美元融资计划的一部分。
参与此轮融资的，有一大波全新投资者，其中Dragoneer投资集团以28亿美元领投本轮，Blackstone、TPG、Fidelity、Founders Fund、红杉资本等跟投。
不过，虽说Dragoneer是本轮融资的最大出资方，但软银仍是整个400亿融资计划的牵头者。
GPT-5还没发布，各方势力都下场了，这不免让人把期待值拉满，屏息等待下周的盛况了。
去年万众瞩目的Orion，大家应该都还记得。
The Information爆料说，2024年下半年的大部分时间里，OpenAI都在全力开发Orion模型，它被寄予了厚望，原计划作为GPT-5推出。
跟5月发布的旗舰模型GPT-4o相比，Orion本该有巨大飞跃。
结果它的性能令人大失所望，最终只能被降级成GPT-4.5，在今年2月推出。默默上线后，GPT-4.5迅速淡出公众视野。
所以，Orion为何会失败？
最核心的原因就在于，团队摸到了预训练阶段的天花板。因为高质量网络数据已经日益枯竭，训练小模型时还有效的技巧，在大模型身上竟然就会失效。
这不光导致了GPT-5的延期，也让OpenAI的团队内部陷入了自我怀疑。
这个从神坛跌落的故事，要从去年12月说起。
当时，OpenAI的研究者完成了一项内部测试，结果震惊了整个团队。
他们发现，当给一个新模型更多算力和思考时间，它就像开了挂一样，复杂推理信手拈来，执行任务出色到惊人。
然而，激动的工程师们很快发现，这份兴奋只是暂时的。
当他们把这个新模型转化为o3聊天版本时，那种惊人的性能提升消失了。
可以说，这次事件，正是OpenAI在今年大部分时间里所面临技术挑战的一个缩影。这让OpenAI不仅内部技术进展缓慢，大获成功的ChatGPT业务也受到波及。
比如，它的编程和数学能力又有了显著提升。另外，它在驱动AI智能体方面也优于前代模型，只需要极少人工监督，就能处理复杂任务。
它能遵循极其复杂的指令，比如支持智能体何时应批准退款的规则。而在以往，模型需要学习多个棘手的「边缘案例」，才能处理此类退款。
但总的来说，这些改进根本无法与2020年GPT-3到2023年的GPT-4之间的性能飞跃相提并论。
也就是说，我们需要做好对GPT-5失望的准备。
不过，OpenAI模型的任何改进，即便是渐进式的，也能刺激客户需求，以及给投资者信心。这样才能支持OpenAI未来三年半烧掉450亿的计划，毕竟租用服务器实在是太昂贵了。
最近曾有OpenAI高管向投资者透露：沿着目前架构，他们相信模型有朝一日会达到GPT-8的水平。
CEO奥特曼也表示过，利用现有技术，OpenAI有望创造出AGI。
是什么给了他们这样的信念？
一位了解内情的微软员工透露了玄机：测试GPT-5后，他们发现它在不消耗更多算力的情况下，就能生成更高质量的代码和文本。
部分原因在于，它学会了精准判断出不同任务所需的计算资源量。
不过OpenAI内部，可并非一片和谐。
比如一些高级研究者，非常抵触将自己的成果交给微软，尽管这位最大股东拥有的合同权利截至到2030年。
虽然两家公司财务紧密，但在具体合作条款上，却始终争执不休。最新信息是，OpenAI重组营利性部门后，微软很可能在其中获得33%的股份。
而小扎以天价薪酬挖走的团队，也让OpenAI内部陷入了更大的混乱。
走了这么多人，只能紧急进行组织架构调整。
上周，OpenAI的研究副总裁Jerry Tworek在Slack上向上司、研究主管Mark Chen抱怨团队变动的事，许多同事都看到了这条信息。
当时，Tworek表示需要休假一周来重新思考，但最终并未休假。
总之，直到今年6月，情况依然很严峻：OpenAI开发的模型中，没有一个能顶得住GPT-5的名号。
好在，「推理模型」成了他们的全新突破口。
23年末一项名为Q*的技术突破，能解决前所未见的数学问题，在OpenAI研究者中引发了巨大震动。
基于Q*，OpenAI开发了许多推理模型，在获得更多算力时，它们就会表现更佳——看起来，预训练的性能增长瓶颈，就要被克服了。
去年秋天，第一个推理模型正式推出，它就是o1。24年底，OpenAI利用与o1基础相同的GPT-4o，又推出了推理模型o3。
据说，虽然师出同门，但o3的教师模型在理解科学知识方面，比o1的教师模型进步大得多。
背后原因，就是OpenAI用了更多英伟达芯片来开发o3的教师模型，这就让它理解复杂概念时能力更强。
还有一个原因，就是它被赋予了搜索网络，以及从代码库中提取信息的能力。
并且，它也同样受益于强化学习。此过程中，人类专家在生物学、软件工程和医学上提出刁钻的问题和答案，然后让模型针对这些问题生成数千个自己的回答。
随后，OpenAI会利用那些与人类专家得出相同答案的AI生成回答（也即「合成数据」）来训练模型。
o3模型发布后，一度成为全球头条，引发病毒式讨论，然而现实很快给了当头一棒。
当o3的教师模型转换为学生模型，变成一个可以让人们提问的聊天版本时，它的性能显著下降，甚至跟o1相比没有任何区别。
同样，创建让企业通过API购买的版本时，同样的问题也出现了。
有知情人分析，原因是这样的：o3理解概念的方式很独特，跟人类的交流方式大相径庭。
因此，如果创建一个聊天版本，其实就拉低了这个原始天才级模型的智能水平，因为它被迫用人类语言，而非自己的语言去交流。这种情况下，它的推理链条就会被迫压缩、扭曲。
甚至有开发者在调试时，偶尔能看到模型输出「乱码」般的中间语言——那可能就是它「思考」的原始形态，也就是这个天才原本的样子。
还有人认为，OpenAI没有投入足够精力来训练模型在聊天场景中与人类进行有效沟通。
总之，o系列模型让ChatGPT的用户非常困惑，因此公司决定重新回归GPT的命名体系。
好在，OpenAI还有办法。
据悉，内部正在开发一种「通用验证器」，可以自动化地确保模型在RL过程中产生高质量的答案。
本质上，这个过程是让一个LLM承担起检查和评估另一个模型答案的任务，并利用各种信息源来对答案进行研究核实。
前一阵OpenAI的模型在数学竞赛中拿了金牌后，高级研究员Alexander Wei在X上表示，他们所使用的强化学习方法是「通用」的。
也就是说，这个模型不仅能检查编程这种标准答案清晰的内容，甚至还能判断写作这种主观性很强的内容质量。
这就对GPT-5助力极大！
OpenAI强化学习团队负责人Tworek最近也公开表示，自己认同这个观点：OpenAI模型背后的强化学习系统，其实已经具备了通往AGI的潜力。
目前，包括xAI和谷歌在内的AI大厂都已加倍押注强化学习。
上周，Altman在播客节目中，描述GPT-5的能力说，它轻松解决了一个他根本看不懂的问题，直接让他坐到椅子上，感到晕眩。
这就进一步点燃了我们对GPT-5的狂热期待。
「在几乎所有方面，GPT-5都比我们更聪明。」
究竟什么样的模型，才配叫作GPT-5？好在，我们要等的时间不多了。
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