大模型十分困難學會數r，成果換個字母就翻車了？

并且仍是最新的GPT-5。

杜克大學教授Kieran Healy表明，自己讓GPT-5數了數blueberry里有幾個b，成果GPT-5直截了當地答復3個。

抓馬的是，GPT-5剛發的時分還有網友讓它數過blueberry里的r，成果數對了。

盡管博主想到了換掉strawberry，卻沒成想讓GPT-5變得“沒有B數”的，居然不是單詞而是字母……

看來香檳仍是開得早了億點點啊（手動狗頭）。

越不過的“藍莓山”

Healy撰寫了一篇名為“blueberry hill”（藍莓山）的博客，展現了他和GPT-5之間針對“blueberry里有幾個b”打開的一場“拉鋸戰”。

除了最初直接發問的成果外，Healy還測驗屢次改換提示詞戰略，成果GPT-5的嘴都是比煮熟的鴨子還硬。

比方讓它展現出這些b都是在哪里呈現的，GPT-5明火執仗地把最初blue中的b數了兩遍。

一看不見效，Healy接著詰問說，把這3個b給我拼出來，拼出來就可以。

成果拼是拼出來了，可是GPT-5仍是堅持有三個b，并表明第三個b是第七個字母（實際上是r）。

見GPT-5仍是冥頑不靈，Healy爽性直接糾正，告知它只要兩個r，成果糾正了個孤寂，不過這次“第三個b”的方位從第七漂移到了第六。

接下來，Healy直接不說話，直接把blueberry這個詞帶空格拼寫了一遍，可GPT-5仍然仍然故我，不過這次久久2018國產是把第二個b數了兩遍，還理直氣壯地說這兒是“double b”。

費盡心機的Healy挑選先岔開一下論題，然后回過頭來告知GPT-5只要兩個b，但GPT-5仍是堅稱有三個。

到這兒，Healy總算拋棄了。

但網友們并沒有停下腳步，經過不懈努力總算讓GPT-5數對了。

但也不算完全對，因為它狡辯論數成3個是因為“錯把詞當成了blueberry，其間真的有3個b”。

咱們用中文試了一下，成果相同是翻車。

改成數e，相同是答復3個。

不知道是不是遭到strawberry里3個r的影響，讓大模型對3這個數字產生了執念……

但GPT-5的bug，卻不只這一個。

GPT-5翻車合訂本

聞名悲觀派學者、紐約大學名譽教授馬庫斯（Gary Marcus）發布了一篇博客，整理了網友們吐槽傍邊GPT-5的各種bug。

比方發布會現場演示的伯努利原理，被網友發現翻車。

沒看過或許沒形象的話，其時的演示是這樣的：

還有國際象棋，GPT-5連根本的規矩都搞不清楚，只過了四個回合就呈現了不合法移動（因為國王在 e7 處被皇后將軍，因而兵不能移動)。

即便是閱覽了解，也相同被發現漏洞百出。

在多模態數數場景傍邊，GPT-5也仍然存在慣性思想。

面臨被人類P成5條腿的斑馬、5個圓環的奧迪、久久2018國產3條腿的鴨子，GPT-5想當然以為它們是正常的斑馬、奧迪和鴨子，并據此報出了與圖片不相符的數目。

馬庫斯還表明，就連他的黑粉也不得不供認他說的對。

甚至在網友們的一片聲討之下，OpenAI自己也不得不緊迫康復了被下線的4o模型。

馬庫斯：Scaling無法完成AGI

除了點名批判GPT-5的“罪行”之外，馬庫斯也剖析了現在大模型“普遍存在的一些問題”。

馬庫斯展現了一篇來自亞利桑那大學的研討論文，其間指出CoT在練習散布外失效，也就意味著大模型無法泛化。

依照馬庫斯的說法，這意味著即便在最新的、最強壯的模型中，也存在與1998年的神經網絡中相同的泛化問題。

馬庫斯指出，30年未處理的“散布漂移問題”是大模型泛化才能缺乏的根本原因。

據此馬庫斯以為，GPT-5的失利不是偶爾，而是道路的失利。

他還表明，人們不應寄希望于經過Scaling來完成AGI，Transformer中的Attention也不是All You Need。

最終，馬庫斯表明，轉向神經符號（Neuro-symbolic）AI，才是戰勝當時生成模型泛化才能缺乏問題以及完成AGI的僅有真實途徑。

參閱鏈接：

https://kieranhealy.org/blog/archives/2025/08/07/blueberry-hill/

https://garymarcus.substack.com/p/gpt-5-overdue-overhyped-and-underwhelming

本文來自微信大眾號“量子位”，作者：克雷西，36氪經授權發布。