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OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板

OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。

OpenAI研究员Aidan McLaughlin推文称试用新os模型后很震惊，引发猜测。有推测是GPT - 5，也有认为OS可能指开源模型、新的o4模型或操作系统。从代码看，OpenAI或把ChatGPT升级为AI操作系统。

作者Manda Putra分享将AI融入日常工作的体验，指出AI处理琐碎任务很强大，但软件开发还需真正的理解力。以同行依赖AI解决基础问题为例，强调开发者应掌握基本功，否则行业知识体系会“崩溃”。

哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。

Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。

智谱创始人唐杰透露原生多模态模型数月内上线。智谱上市后股价涨幅大，但多模态是短板。唐杰还判断今年AI最可能在长时程任务突破，阐述技术支柱、自我进化等观点，称将重塑各行业。

谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。

元老级 AI 大师 Jeremy Howard 批评当下技术话题，称马斯克和 Dario 不懂现代软件工程。他认为大模型虽能生成代码，但难胜任软件工程，Claude Code 未突破现有技术，还会削弱开发者对系统的理解。

英伟达CEO黄仁勋与前OpenAI高管Mira Murati的初创公司Thinking Machines Lab达成「吉瓦级」合作，将部署至少1吉瓦下一代NVIDIA Vera Rubin系统，明年初启动，背后涉及数百亿美元，也引发对「循环融资」的担忧。