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
北京8月7日電 (記者 孫自法)作為地球生態環境發展變化的重要指標,全球高山樹線與灌木線的分布格局及遷移機制如何?長期以來廣受關注。 中國科學院青藏高原研究所8月7日發布信息說,該所生態系統格局與過程團隊梁爾源研究員等領銜並聯合美國、加拿大、西班牙合作者,最新研究闡明全球高山樹線與灌木線的分布格局及其相關的形成影響與遷移機制,預測高山樹線和灌木線發展趨勢和未來變化。 樹線和灌木線受到山體效應、溫度、水分、物種相互作用、物候和幹擾的調控示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 這項重要研究成果論文,近日在國際專業學術期刊《自然綜述:地球與環境》(Nature Reviews Earth& Environment)發表,從全球、南北半球和區域尺度上展示出20世紀以來,高山樹線和灌木線的移動速率、喬木和灌木生長、更新趨勢及其權衡關係,以及過渡帶擴張對高山生態系統的影響。 生態過渡帶對環境變化異常敏感 論文第一作者,中國科學院青藏高原研究所蘆曉明副研究員介紹說,高山樹線通常指高度大於2-3米的直立喬木連續分布的最高海拔上限;高山灌木線往往分布在樹線之上,是灌木叢(高度小於1米)連續分布的海拔上限。由於處於極端高海拔環境,高山樹線與灌木線生態過渡帶對環境變化異常敏感。 高山樹線研究最早起源於16世紀,而對灌木線的研究起步較晚,20世紀70年代以來才引起學者關注。近30年來調查研究發現,雖然生長季溫度是解釋高山樹線分布格局最關鍵的指標,然而,除溫度以外的其他生物與非生物因素對高山生態過渡帶的形成過程也至關重要。 喬木和灌木向高海拔地區的擴張會導致冠層蔭蔽度增加、微氣候改變、反照率降低、生物多樣性下降、土壤有機碳的損失等。高山區現有高等植物1萬多種,高山樹線和灌木線的上升可能會威脅到高山區一些特有和瀕危物種的生存,進而導致高山生態系統結構與功能的改變。 反映出喬木和灌木種群權衡策略 論文通訊作者梁爾源研究員指出,全球尺度上,高山灌木線平均位置比同區域的高山樹線高335米±201米,二者的差異在北半球(347米±201米)要顯著高於南半球(164米±110米)。 高山樹線和灌木線格局示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 過去120年間(1901-2021年),全球239個樹線樣點中,81%的高山樹線位置向高海拔遷移,18%的樹線位置保持穩定,1%下降。就樹線爬升速率而言,全球平均為0.40米/年,北半球(0.41米/年)顯著高於南半球(0.02米/年)。絕大多數高山樹線過渡帶內樹木生長(65%)和更新(79%)顯著上升。 在區域尺度上,亞洲北部地區樹線爬升最快,亞洲東部、北美東部和紐西蘭地區樹線基本處於穩定狀態。青藏高原地區樹線爬升速率為0.17米/年,顯著小於北美西部、阿拉斯加、地中海-阿爾卑斯和北歐地區(0.37-0.55米/年)。 全球範圍內42個灌木線的平均爬升速率為0.49米/年,顯著高於高山樹線變化速率。1901年以來,83%的灌木線種群更新總體上呈上升趨勢,但近20年來,一些樣點灌木的更新顯著下降。就灌木生長而言,絕大多數灌木線樣點(87%)處於穩定狀態。 梁爾源認為,全球範圍內,僅有不到三分之一樹線樣點中樹木生長、更新和樹線位置都處於顯著上升狀態,其他樣點三者的變化並不一致,這在一定程度上反映出種群的權衡策略,表明喬木和灌木會將有限的資源在生長和繁殖更新之間進行合理分配,以適應極端生境。 急需典型高山區灌木線研究網絡 樹線模型是預測樹線和灌木線生態過渡帶動態的有效手段。目前,局地、區域和全球尺度的模型缺乏有效的實地驗證數據,僅考慮溫度等常用參數,往往高估了生態過渡帶的遷移速率。然而,實地調查數據顯示,乾旱、種內/種間相互作用和幹擾等因素導致樹線和灌木線的變化速率顯著滯後於氣候變暖速率。因此,現有樹線模型仍有很大的改進空間。 高山樹線和灌木線擴張對高山區主要影響的示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 當前,高山樹線研究網絡已初具規模,但高山灌木線研究仍處於起步階段,因此急需建立環北極、北美落基山、南美安第斯山、歐洲阿爾卑斯山等典型高山區的灌木線研究網絡。 研究團隊表示,在此基礎上,未來進行不同尺度的觀測以實現不同時空尺度之間的轉換,特別需要開展喬木和灌木全生命周期中種內和種間相互作用的定量化監測,為模型的模擬提供關鍵參數並實現高山樹線和灌木線動態的準確預測奠定基礎。(完)
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