在通往AGI的道路上,並非每一步都是激動人心的百米衝刺,更多的是考驗耐力的長途跋涉 自ChatGPT橫空出世後,幾乎每一次來自OpenAI公司的產品革新,都會在全球引發震動。這一次發布的GPT-5也不例外。 據報導,OpenAI執行長薩姆·奧特曼稱,GPT-5是「世界上最好的模型」,代表著OpenAI在開發通用人工智慧(AGI)道路上邁出了「重要一步」。OpenAI官網介紹,GPT-5採用統一系統架構,整合了高效基礎模型、深度推理模塊和實時路由系統,能夠根據不同情況判斷何時該快速回應,何時應進行深度推理思考以提供專家級的答案。 GPT-5的發布,可謂讓市場期待已久。在長達數月的猜測和無盡的社區討論之後,這隻「狼」終於來了。然而,當OpenAI拉開帷幕,展示其最新成果時,市場的反應卻頗為複雜。 雖然GPT-5面向所有用戶開放、推理加強等方面確實有一些亮點,但相比ChatGPT初次亮相開啟新紀元的震撼,或是Sora用文字生成視頻帶來的那種「未來已至」的眩暈感,GPT-5的發布更像是一次意料之中的升級:掌聲仍然熱烈,但似乎缺少了過往那種足以撼動整個行業根基的驚呼。 GPT-5從登場之前就背負了人們厚重的期望。人們期待的不再是量變,而是又一次質變,或是能自主完成複雜長期任務的超級助理,或是能進行實時情感交互的數字伴侶,又或是能提出全新科學假說的研究夥伴。然而,GPT-5帶來的,更多是「更好」而非「全新」——它的錯誤更少,邏輯更嚴謹,能處理更長的上下文,理解更複雜的指令。 但這些「看不見的」改進,對於已經習慣了視覺奇觀的人們而言,衝擊力是有限的。特別是,在OpenAI籌備GPT-5的這段時間裡,整個行業並未停滯。谷歌的Gemini系列、Anthropic的Claude 3系列,以及眾多開源模型的快速迭代,已經讓市場對大模型的各項能力有了更清晰的認知。 競爭的加劇,使得任何一家公司的領先優勢都變得不再那麼絕對,市場的「驚喜閾值」被前所未有地拉高。也因此,GPT-5帶來的不是顛覆,而是一次「預期的校準」。它告訴我們,在通往AGI的道路上,並非每一步都是激動人心的百米衝刺,更多的是考驗耐力的長途跋涉。 革命性的突破往往是可遇不可求的,它們總是建立在無數次枯燥、繁瑣的量變積累之上。GPT-5在降低「幻覺」、提升事實準確性、增強安全護欄等方面所做的努力,雖然不像生成一段不存在的電影那樣令人驚喜,但都是至關重要的進步,是AI從「玩具」走向「工具」,再從「工具」走向「基礎設施」的必經之路。 成都商報-紅星新聞特約評論員 陳白
8月8日晚,甘肅召開蘭州榆中縣山洪災害新聞發布會,介紹救援最新進展、群眾安置和傷員救治等情況。 發布會上,相關負責人介紹,蘭州市榆中縣遭遇強降雨,導致城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮4個鄉鎮發生山洪災害,已造成10人死亡、33人失聯。 這次榆中縣大暴雨天氣,降水量較大的地方在榆中縣南部的8個鄉鎮,興隆山、城關、小康營3個氣象觀測站突破2002年建站以來日降水極值,其中,興隆山氣象觀測站在15小時的降雨量達到全年的56%,為榆中縣歷史罕見,破壞性極大。榆中縣此次強降水過程有以下特點: 一是持續時間長,累計雨量大。 興隆山氣象觀測站降水7日18時至8日9時持續15小時,累計雨量為220.2毫米,達到榆中縣年降水量(382.6毫米)的56%; 城關氣象觀測站降水從7日18時至8日12時持續18小時,累計雨量156.9毫米,達到榆中縣年降水量的41%。 二是強降水時段集中,小時雨強大。 興隆山氣象觀測站從7日18時至8日1時,6個小時出現大於20毫米的短時強降水,最大小時降水量36.4毫米,3小時最大降水量93.4毫米,超過了榆中縣8月平均降水量; 城關氣象觀測站有3個小時降水量大於20毫米,最大小時降水量43.4毫米,3小時最大降水量82.3毫米。 三是空間分布不均,極端性強。 強降水主要集中在榆中縣城及南部,相鄰3個氣象觀測站超過100毫米,其餘氣象觀測站降水量在30~100毫米之間,具有非常明顯的局地性。 興隆山站220.2毫米、城關站156.9毫米以及小康營站105.2毫米,均為3個氣象觀測站自2002年建站以來日最強降水,具有非常強的極端性。
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