开始：AI寒武纪

　　OpenAI默示，预测到2025年，ChatGPT将具备孤苦实施任务的智商，这将成为一个主要主题；畴昔GPT居品线中的AI 智能体将成为下一个紧要松弛；果敢预测，到2025年总计LLM基准测试将趋于饱和，意味着LLM会有紧要松弛。

　　OpenAI CEO Sam Altman携Kevin Weil （首席居品官）、Srinivas Narayanan （工程副总裁）、Mark Chen （高等讨论副总裁） 在Reddit搞了个AMA（Ask Me Anything）！相称值得一看

　　照例先给寰球划个重心：

　　• Sam Altlman 初次正面回应：Ilya看到了超凡的畴昔

　　• OpenAI信赖AGI在现时硬件条目下是可杀青的

　　• LLM架构上的松弛，大要是现存模子提倡的，可能有助于杀青AGI

　　• 预测到2025年，ChatGPT将具备孤苦实施任务的智商，这将成为一个主要主题

　　• 畴昔GPT居品线中的AI 智能体将成为下一个紧要松弛

　　• 果敢预测，到2025年总计LLM基准测试将趋于饱和，意味着LLM会有紧要松弛

　　以下是网友和OpenAI高管问答详备信息

　　Sam Altman

　　vigneshwarar： 说真的，Ilya看到了什么？

　　Sam Altman：超凡的畴昔

　　Ilya是一位相称有远见的东说念主，他对畴昔的知戮力比险些任何东说念主都澄澈。他早期的主见、存眷和远见对咱们所作念的许多事情都至关关键，举例，他是最终成为O1的一些主见的要津早期探索者和拥护者之一。这个规模很运道领有他。

　　07vex： 你如何看待东说念主们使用ChatGPT进行神志颐养？

　　Sam Altman： 它显著不是颐养师，但很彰着，许多东说念主通过与它评述他们的问题而赢得价值。咱们看到许多创业公司真实在探索如安在这里作念得更多；我但愿有东说念主能作念出一些很棒的东西！

　　Cynicaltarzan： 你见过的ChatGPT在本体应用中的最好案例是什么？还有，你以为它和畴昔版块（畴昔几年）在哪些方面可能至极擅长？

　　Sam Altman： 有许多很棒的案例，但听到东说念主们找到了软弱性疾病的病因，然后完全康复的故事真的很棒。它能成为别称相称优秀的软件工程师的智商，即使面前也嗅觉被深深低估了。更庸碌地说，它匡助科学家更快地发现新常识的智商将会相称棒

　　Mcppoyles： 是否有讨论加多出书商的整合，以考证和注册账户，让他们能够看到他们是如何出面前ChatGPT中的？联想情况下，他们可以看到他们被援用的方式和频率

　　Sam Altman： 这是个好主意！咱们会扣问一下。不外面前还莫得讨论

　　Skibidimog： 你们什么时候会给咱们一个新的文本到图像模子？DALL-E 3有点过期了

　　Sam Altman： 下一次更新值得恭候！但咱们还莫得发布讨论

　　bugbearmagic： 你会用ChatGPT往复应这些问题吗？

　　Sam Altman： 无意，是的。你能看出来吗？

　　Millenial_Uprising： 你好，OpenAI团队，感谢你们举办此次AMA。我的问题是对于SearchGPT与流行搜索引擎比较提供的价值。SearchGPT有哪些私有的上风或要津分手，可以让一个典型的搜索引擎用户聘任它？

　　Sam Altman： 对于许多查询，我发现它是一种更快/更容易赢得我想要的信息的方式。我以为咱们会在需要更复杂讨论的查询中尤其看到这少量。我还期待着畴昔，搜索查询可以动态呈现自界说网页算作反应！

　　laggymaster： chatgpt-5或其等效版块的发布日历？它的功能是什么？

　　Sam Altman： 本年晚些时候，咱们将发布一些相称棒的版块！不外，咱们不会发布任何名为GPT-5的东西

　　potato3445： 对于成年用户（若是需要）切换“nsfw”内容（在合理界限内）的智商的永恒方针（在一个竣工的全国里）？

　　Sam Altman： 咱们完全信赖应该像对待成年东说念主雷同对待成年用户。但这需要遍及的服务智力作念到这少量，而面前咱们有更紧要的优先事项。但愿有一天能作念好这件事！

　　abhishekbalak： 算作一个教学丰富的首创东说念主，以及与许多首创东说念主密切互助过的东说念主，你如何看待AI在风险征战过程中增强首创东说念主的智商？创业精神将因此发生怎么的变化？

　　Sam Altman： 对此相称欢叫！若是首创东说念主能够将坐蓐力提高10倍，咱们就会领有更多（况兼更好）的初创公司。这在许多方面都比领有一个10东说念主的首创团队更好（举例，更少的谐和支出）。天然10倍的坐蓐力耕作在畴昔还很远处，但我信赖它会发生。由此带来的总体经济加快，尤其是对初创公司的经济加快，将会相称棒。

　　SnooDoodles5235： 在发布ChatGPT时，有什么事情让你感到惊诧吗？

　　Sam Altman： 最让我惊诧的是东说念主们有多可爱它。居品的早期版块是一个相称相称低级的原型。面前它特殊可以，但其时笃信不是。它不是很准确，莫得许多功能，而且时时宕机，等等。然而，东说念主们发现了满盈的价值并坚捏使用它

used_steak： AGI可以用已知的硬件杀青，如故需要完全不同的东西？

Sam Altman： 咱们信赖用现存的硬件就可以杀青

ksprdk： 对2025年的果敢预测？

Sam Altman： 在总计基准测试中达到饱和

　　Kevin Weil （Chief Product Officer）

　　Mediocre_Line7407： 你好，我想问一下GPT4o的token高下笔墨段什么时候会加多。在我看来，至极是对于较长的编码或写稿任务，32k与其他AI模子比较太小了

　　Kevin Weil： 情愿。咱们正在勤奋！

　　patchzy： 你的讨论是从面前运转陆续发布O系列模子吗？改动“旧例”模子，举例GPT 3、4、4o、5。两者都有，如故两者的皆集？

　　Kevin Weil： 两者都有！而且在某个时候，我预测它们会和会。

　　Vega： ChatGPT生辰（指的是11月30日ChatGPT两岁生辰）有什么至极的礼物吗？

　　Kevin Weil： GPU！

　　Snowstradomus： 咱们是否会在某个时候看到Advance Voice放宽对音乐功能（如唱歌）的截至？这方面有什么时刻表吗？

　　Kevin Weil： 咱们正在勤奋！我也想听ChatGPT唱歌。

　　potato3445： ChatGPT最终能够我方实施任务吗？先给你发信息？ Kevin Weil： 依我管见，这将是2025年的一个关键主题。

　　Neon9987： O1将如何影响LLM的膨胀？你们会陆续按照比例定律膨胀LLM，如故会将推理计较时刻膨胀算作重心，这意味着更小的模子具有更快和更长的推理？

　　Kevin Weil： 这不辱骂此即彼，而是两者教学相长——更好的基础模子加上更多的strawberry scaling/推理时刻计较。

　　standover_man： 对于ChatGPT的搜索居品的一个问题。在当年，企业主、汇聚出书商、从属公司等会惦记搜索引擎优化，以确保他们的网站“排行”。你会告诉这些东说念主，他们可以作念些什么来确保他们在ChatGPT的搜索中被找到？

　　Kevin Weil： 这是一个很好的问题——该居品今天才发布，是以对于搜索在哪些方面与AI全国相似，在哪些方面不同，还有许多需要弄澄澈。迎接提供任何反馈！

　　Substantial_Scale698： 对那些想要为AI创新作念出孝顺的有抱负的年青东说念主有什么建议？

　　Kevin Weil： 我的建议：每天都使用它。用它来教你东西，学习你想学的任何东西——编码、写稿、居品、野心，任何东西。若是你能比其他东说念主学得更快，那么你就能作念任何事。

　　mindfulshark： 什么是最好的指示词？

　　Kevin Weil： 这个在酬酢媒体上很流行，但我真的很可爱“凭证咱们的互动，你能说出一些对于我的、我我方都不知说念的事情吗？”

　　Helpdesk512： 咱们能否赢得一种免提的方式来末端与ChatGPT的语音对话？使用iPhone上的操作按钮快捷方式，但每次都需要手动关闭语音聊天。

　　Kevin Weil： 我可爱这个主意。面前就与团队共享！

　　Srinivas Narayanan （VP Engineering）

　　Demondehellis： 你但愿ChatGPT能作念什么但面前还作念不到的事情是什么？

　　Srinivas Narayanan： 我但愿它能更好地判辨我的个东说念主信息，并代表我给与行动。

　　Fun_Spinach6914： 你们什么时候会发布ChatGPT的相机模式？

　　Srinivas Narayanan： 正在勤奋。还莫得确切的日历。

　　Repulsive-Outcome-20： 一朝AGI杀青，你最想把它应用到什么所在？在那一刻，是否有一个特定的规模是你的首选？

　　Srinivas Narayanan： 我但愿它能加快科学发现。我个东说念主对健康/医学相称感兴致。

　　Substantial_Scale698： 对那些想要为AI创新作念出孝顺的有抱负的年青东说念主有什么建议？

　　Srinivas Narayanan： 使用AI器具来提高你在简单服务中的恶果——这将带来酷好酷好的主见。然后构建一些酷好酷好的东西并与他东说念主共享。

　　CleanRecommendation1： 你们是如那边理这样多高层离开OpenAI带来的压力的？这是否加多了突出的使命？咱们离AGI还有多远？

　　Srinivas Narayanan： 天然咱们很缺憾莫得了一些与咱们密切互助过的东说念主，但咱们有一个相称有才华的团队，而且最近也有许多了不得的新东说念主加入咱们。咱们一直在发布居品，这真的很关键 ：）

　　scryptic0： 完整的o1真的比o1预览版有彰着的改动吗？

　　Srinivas Narayanan： 是的。

　　firtdev： ChatGPT搜索是否仍在使用Bing算作幕后的搜索引擎？

　　Srinivas Narayanan： 咱们使用一组服务，Bing是其中关键的一个。

　　Markavian： OpenAI以为推理资本镌汰的速率有多快，以便能够杀青“念念维链”或“多层念念维树”？从业务逻辑的角度来看，咱们但愿尽可能快速、低价地实施推理链。

　　Srinivas Narayanan： 咱们预测推理资本将陆续下跌。若是你看一下客岁的趋势，它照旧下跌了10倍左右。

　　surim0n： 你见过的最好的个东说念主助理服务历程是什么？

　　Srinivas Narayanan： 有两个我相称感兴致的：1/用它来牵记医疗阐明，并匡助你向大夫提倡正确的问题。2/东说念主们上传他们的常识来创建其他东说念主可以使用的自界说GPT（我的一又友和家东说念主上传了课程条记或旅行建议）——我以为这仍然是一个被低估和未被充分独揽的用例。

　　Kathane37： 模子如安在英语之外的其他讲话中改动？

　　Srinivas Narayanan： 咱们一直在改动模子在其他讲话上的性能。与4T比较，gpt-4o在分词和举座质所在面有了显贵的耕作（参见 https：//openai.com/index/hello-gpt-4o/） - 咱们但愿保捏这一趋势。

　　ApricotSharp6056： OpenAI以为AI在畴昔个性化辅导中演出什么脚色？

　　Srinivas Narayanan： 全都是一个改变东说念主们学习方式的雄壮契机。https：//www.khanmigo.ai/ 在这方面作念了相称酷好酷好的服务——它指令东说念主们我方找到谜底，从而促进对主题的更真切判辨。它还可以匡助锤真金不怕火补充他们的课程讨论。

　　FrameTall8755： 若是新毕业生想要让我方的手段符合畴昔，他们应该优先真切学习transformers等技巧，如故应该加入/创建一家初创公司，学习更多的高等AI居品，如“代理”、LLM常识图、创造伟大的AI用户体验等等？谢谢！

　　Srinivas Narayanan： 它们都很有价值。我会作念你更感兴致的事情。学习transformers将为你提供构建特定用例的定制模子的手段——像蒸馏/微调这样的技巧将很关键。在现存模子的基础上，还可以构建种类繁密的应用阵势。若是你仍然在这两者之间难以抉择，我建议你从更高的头绪运转，然后凭证需要真切学习。

　　DajShung： 让咱们回到另一个维度的时刻。；） 若是你是一个19岁的征战者，正在探求来岁要作念什么，你会用OpenAI的软件或API作念什么？

　　Srinivas Narayanan： 聘任你最可爱的应用阵势/居品。从头联想它与AI皆集后的容貌。为代理化的畴昔构建一些东西——一些可以整合跨应用阵势服务历程的东西。

　　trycoconutoil： 对于畴昔。若是你今天15岁，你会专注于哪些手段或说念路，以便在畴昔取得手利？

　　Srinivas Narayanan： 符合智商和学会学习可能是最关键的事情。

　　Mark Chen （SVP of Research）

　　Ok_Opportunity_4228： AGI是否可以用已知的神经汇聚架构杀青，如故需要新的科学（基础）松弛？

　　Mark Chen： 若是架构松弛是由现存的LLM提倡的，这算吗？

　　Only-Tells-The-Truth： 幻觉会成为一个长期性的特征吗？为什么即使是o1-preview，在接近“念念考”的尾声时也会越来越多地出现幻觉？你将如那边理面前照旧不再“真实”的旧数据（即使是2年前的数据）？握住地磨练模子，如故某种垃圾汇聚？这在真实性方面是一个大问题。

　　Mark Chen： 咱们相称关注减少幻觉，但这是一个根人道的费劲——咱们的模子从东说念主类书写的文本中学习，而东说念主类无意会自信地声称他们不细目标事情。咱们的模子在援用方面正在改动，这将它们的谜底缔造在果真的开始之上，咱们也信赖RL也将有助于科罚幻觉问题——当咱们能够以编程方式查验模子是否出现幻觉时，咱们可以奖励它不这样作念。

　　whosfuzz12： 在讨论方面，你以为哪些规模将界说AI的下一个紧要松弛？你如何看待OpenAI对这些规模的私有孝顺？

　　Mark Chen： 该模子可以处理中断，这从根柢上来说是新的。它也比以前的模子快得多。弄澄澈如何将这些融入居品野心并非一件小事

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