OpenAI新瓜，據the
information挖到的一些內幕，OpenAI現在正面臨著數據瓶頸和技術難題，GPT-5沒有取得像GPT-3到GPT-4那樣的飛躍，更多的商業上進步，比如編程能力和數學能力更好，另外大家都知道小扎挖走了很多OpenAI的核心研發人員是因為小扎給的錢非常多，但這是其中一個原因，現在爆出還有一個重要因素就是OpenAI的研究主管Mark
Chen造成的，可能涉及到技術路線，團隊重組等導致很多核心去meta了。
以下是一些要點：
GPT-4.5（代號「Orion」）的失利
原計劃作為GPT-5推出的Orion項目，最終因性能未達預期而被降級為GPT-4.5
相較於GPT-4o，Orion並未展現出革命性的性能提升，未能實現內部期待的重大飛躍
失敗的核心原因：
數據瓶頸：用於預訓練的高質量網路數據已日益枯竭，這是限制模型能力提升的關鍵因素。
技術擴展難題：許多在小型模型上驗證有效的優化方案，在擴展到大規模模型時未能成功復現其效果
最終結果：該模型在2025年2月以GPT-4.5的名義發布，但由於缺乏亮點，很快就在市場和技術圈中失去了重要性
GPT-5
鑒於GPT-4.5的經驗，GPT-5的研發焦點不再是追求顛覆性的技術突破，而是轉向了更具實用價值和商業回報的改進
關鍵提升領域：
編程與數學能力：GPT-5將能編寫出更簡潔、功能更豐富、對用戶更友好的代碼
智能體（Agent）能力：在處理複雜的任務清單和邊緣場景（如處理客服的退款請求）時，表現將更加出色和可靠
效率優化：模型能更高效地利用計算資源，在不大幅增加算力消耗的前提下，提供高質量的回答
核心技術：通用驗證器
GPT-5將引入一項名為通用驗證器（Universal
Verifier）的強化學習新技術，該系統能自動檢查並驗證模型的回答，以提升準確性。這項技術借鑒了o系列模型（如o1,
o3）的研發經驗——這些模型在純粹的推理任務上表現強大，但在轉化為聊天應用時性能會有所下降，GPT-5的目標正是要克服這一難題
總而言之，GPT-5將是一次漸進式但商業價值極高的提升，而非像GPT-3到GPT-4那樣的革命性飛躍
OpenAI內部嚴重問題
OpenAI當前面臨的嚴峻挑戰
技術障礙：
在將強大的基礎模型轉化為流暢的聊天模型（內部稱為「學生模型」）時，出現了性能下降的問題，預訓練數據的稀缺及其帶來的模型能力天花板，是公司面臨的長期難題。
內部緊張關係：
人才流失：不少頂尖研究員因Meta等競爭對手提供的高薪鎖定offer而選擇離職
路線衝突：研究部門與商業部門之間存在矛盾，尤其在與微軟的合作關係上，部分員工對公司與微軟綁定過深表示抵觸
高層矛盾：研究主管Mark Chen與副總裁Jerry Tworek在公司內部溝通工具（如Slack）上的摩擦已公開化，同時，Mark
Chen因主導團隊重組，被認為是導致部分研究員離職潮中的一位爭議性人物
與微軟的關係及未來
根據協議，微軟擁有OpenAI技術的獨家使用權，直至2030年，並計劃在OpenAI的營利性實體中持有約33%的股份
目前，雙方的戰略性談判仍在進行中。與此同時，OpenAI也在為可能的IPO積極做準備，以尋求更獨立的發展路徑