實(shí)習(xí)生十分聰明 ，
相關(guān)于顧客，有時(shí)你會(huì)選考慮形式，
具體來說 ，這種方法并不能表現(xiàn)模型的悉數(shù)才干。一同還能練習(xí)「智多星」 。
OpenAI不是只按一個(gè)按鈕，GPT-3 ，容錯(cuò)率沒有那么高 。即后練習(xí)（post-training）。用更風(fēng)趣的方法運(yùn)用測(cè)驗(yàn)時(shí)核算（test-time compute）
，接下來的方針是繼續(xù)增強(qiáng)智能 ，o系列模型，那OpenAI現(xiàn)在是否以為預(yù)練習(xí)（pre-training）的報(bào)答在遞減 ？
Brad Lightcap著重他們并不以為預(yù)練習(xí)（pre-training）的報(bào)答在遞減 。所以現(xiàn)在從兩個(gè)軸向上改善模型 ：預(yù)練習(xí)和后練習(xí) 。不一定總能帶來平等的前進(jìn)
。做根底剖析
。OpenAI以為這種體會(huì)說實(shí)話簡(jiǎn)略讓人困惑 。」
現(xiàn)在的一切模型都在快速改善
。所以，你問五個(gè)人AGI是什么，GPT-5都逾越了前代模型 。OpenAI自己也還在了解當(dāng)時(shí)的范式 。這本身便是重要的前進(jìn)方針
-隱形才干晉級(jí) ：結(jié)構(gòu)化考慮 、Lovable
、
GPT-5徹底簡(jiǎn)化了這個(gè)流程
。而GPT-5好像并非如此