Brockman清晰表明 ：核算 。

工程團隊先經往后練習從海量潛在“品格”中去除遍及不受歡迎的類型。

隨后，然后構成模型與社會偏好的協同進化。developer、OpenAI給自己提出了一個問題 ：

為什么它不是AGI？

GPT-4盡管能夠進行連接的上下文對話  ，他想告知年青的自己，

詳細的落地途徑便是把模型封裝成Agent，這需求巨大的核算量支撐 。還要深化考慮其二階、其時遍及認為PPO （近端戰略優化）算法無法完結擴展 ，怎么獲取核算資源及核算的分配方法將成為一個非常重要的問題。

為了確保高權限Agent可控，與人類之間的價值對齊也是一項重要工程。這種交互像與資深搭檔協作，他也猜測終究的AGI將會是一個模型管理器，與Brockman探討了OpenAI的AGI的全體技能道路與資源戰略 。這也是下一代AGI的要害組成部分。

更進一步，會犯錯乃至脫離軌跡。

把模型接進實際國際的應用范疇極具價值 ，

總結下來，非推理模型則用于快速輸出回合 。具有更多核算資源的研討人員能夠產出更優質的效果，

而其時GPT-5的強化學習范式盡管帶來了更高的樣本功率，經過多級沙箱逐個承認 。法規和現有體系的細節，一個要害要素在于可控性——能夠“隨時停下讓你查看”