新的一年，让我们从一个引人入胜的话题开始：如果我告诉你，GPT-5并非虚构，而是真实存在呢？它不仅真实存在，而且正在你看不见的地方悄然塑造着世界。我的基本假设是：OpenAI已经秘密开发出GPT-5，并将其用于内部，因为这样做带来的回报远大于将其开放给数百万ChatGPT用户。而他们追求的回报，并非单纯的金钱，而是更深远的战略价值。这个想法本身并不复杂，难点在于如何将零散的信息拼凑成完整的推论。本文将深入探讨，为何我认为所有线索都指向这个结论。声明：请注意，这纯属个人推测。所有信息均来自公开渠道，没有任何内幕消息或爆料能直接证实我的观点。事实上，本文并非传播既有说法，而是我构建理论的过程。我没有掌握任何特权信息——如果有，我早就被保密协议束缚了。这个假设之所以引人注目，是因为它逻辑自洽，且能解释许多现象。坦白说，这足以激发我对这个传言的深入探究。我的推测是否正确，最终将由时间来验证。即便我的假设被证明是错误的（未来总会揭晓），我相信这个推理过程本身也颇具价值。我欢迎大家在评论区畅所欲言，但请保持建设性和理性思考。最重要的是，请在充分理解全文后再参与讨论。除此之外，任何形式的交流我都乐于接受。I.ClaudeOpus3.5的神秘失踪：一个引人深思的开端在深入探讨GPT-5之前，我们先来看看它的“远房亲戚”——同样神秘失踪的AnthropicClaudeOpus3.5。众所周知，三大AI实验室——OpenAI、GoogleDeepMind和Anthropic——都推出了多款模型，以满足不同价格、延迟和性能需求。OpenAI有GPT-4o、GPT-4omini以及o1、o1-mini等；GoogleDeepMind提供GeminiUltra、Pro和Flash；Anthropic则有ClaudeOpus、Sonnet和Haiku。目标很明确：尽可能覆盖不同客户群体。有些人追求极致性能，不惜代价；也有人更注重成本效益，追求“够用就好”。一切似乎都井然有序。然而，2024年10月，情况突然变得有些诡异。人们普遍预期Anthropic会发布ClaudeOpus3.5，以对标5月推出的GPT-4o。然而，10月22日，他们只发布了ClaudeSonnet3.5的更新版本（后被称为Sonnet3.6），Opus3.5却不见踪影。这意味着Anthropic缺少了一款能与GPT-4o正面竞争的主力模型。这难道不奇怪吗？以下是关于Opus3.5的时间线，以及人们的猜测和事件发展：10月28日：我在每周回顾文章中写道：“有传言称Sonnet3.6是……Opus3.5训练失败后中途保存的检查点。”同一天，r/ClaudeAI子版块出现一个帖子，声称“Claude3.5Opus已被废弃”，并附上了Anthropic模型介绍页面的链接。至今，该页面仍未提及Opus3.5。有人猜测，这可能是Anthropic为即将进行的新一轮融资而采取的战略性举措，旨在维持投资者的信心。11月11日：AnthropicCEODarioAmodei在LexFridman的播客中否认了放弃Opus3.5的说法：“我没有确切的时间表，但据我们所知，仍然打算推出Claude3.5Opus。”他的表态虽然谨慎且模棱两可，但并未直接驳斥传言。11月13日：彭博社在一篇报道中证实了之前的传言：“在完成训练后，Anthropic发现3.5Opus在测试中表现优于上一代，但远未达到其规模、研发成本和推理开销所应有的水平。”这意味着，Dario不愿给出具体时间，是因为Opus3.5虽然没有彻底失败，但其表现并不足以匹配其巨大的成本，尤其是推理成本，即用户使用模型时的资源消耗。12月11日：半导体专家DylanPatel和他的Semianalysis团队给出了剧情的最终反转，他们的解释将所有信息点串联了起来：“Anthropic确实完成了Claude3.5Opus的训练，而且表现良好，模型规模也符合预期……但Anthropic并未将其公开，而是用Claude3.5Opus来生成合成数据，并进行奖励模型训练，从而显著提升了Claude3.5Sonnet的质量，再加上用户数据。”简而言之：Anthropic确实训练了ClaudeOpus3.5，但由于其表现未达到预期，他们放弃了发布，并将其用于内部。Dario希望在下一个训练版本中能提高结果，因此不愿给出确切发布日期。彭博社也指出，它确实比旧模型更好，但性能提升不足以抵消其运营成本。Dylan及其团队则揭示，Sonnet3.6的提升得益于Opus3.5：后者被用于在内部生成合成数据，从而辅助前者大幅提升。这可以用以下关系图来表示：II.更好，但更小、更经济？利用强大而昂贵的模型生成数据，来提升性能稍弱但更经济（推理成本更低）的模型的性能，这种做法被称为蒸馏（distillation）。这是业界常见的策略。通过这种方法，AI实验室能让自家较小的模型取得远超额外预训练所能带来的提升。蒸馏的具体方法多种多样，这里不再赘述。你只需理解：一个强大的教师模型（teacher）可以让学生模型（student）从“[小、便宜、快]+弱”进化为“[小、便宜、快]+强”。换句话说，强大的模型就是一座金矿。Dylan在文章中解释了Anthropic为何将Opus3.5用于蒸馏Sonnet3.6：“新的Sonnet与旧版本相比，推理成本没有显著增加，但性能却更强。既然从成本效益的角度来看，发布3.5Opus并不划算，那么不如借助3.5Opus进一步训练3.5Sonnet，然后直接发布一款性能更好且不昂贵的模型。”回到成本问题：蒸馏可以在不显著增加推理成本的情况下提升模型性能，这正好解决了彭博社指出的主要问题。Anthropic之所以不发布Opus3.5，一方面是因为其表现没有达到预期；另一方面是因为它在内部用途（作为其他模型的教师）反而更有价值。（Dylan指出，这也是为什么开源社区能如此迅速地追赶上GPT-4——因为他们直接挖掘了OpenAI金矿中产出的“黄金”。）最令人惊讶的是，Sonnet3.6不仅表现出色，而且达到了SOTA（当前最先进）水平。据称，它甚至比GPT-4o更强大。这意味着，Anthropic的中档模型，凭借Opus3.5的蒸馏（以及在AI发展中不算短的五个月时间里的其他改进），竟然全面超越了OpenAI的旗舰产品。由此可见，“高成本”不再等同于“高性能”。“更大更好”的时代已经结束了吗？OpenAI的CEOSamAltman曾警告过，这个时代已经过去。我也曾撰文讨论过相关话题。当几家顶尖实验室对关键数据讳莫如深，将最宝贵的信息视为机密时，我们自然无法再依赖参数规模这一指标，而只能关注模型的基准测试结果。OpenAI最后一次正式公布模型参数规模还是2020年的GPT-3（1750亿参数）。到2023年6月，有传言称GPT-4可能采用了专家混合（MoE）架构，参数量高达约1.8万亿。后来，Semianalysis在2023年7月的详细分析中也证实，GPT-4大约有1.76万亿参数。直到2024年12月，又过了一年半，EpochAI的研究员EgeErdil估计，这一批最顶尖的模型——包括GPT-4o和Sonnet3.6——的规模比GPT-4小得多（尽管它们在基准测试中都超越了GPT-4）：“目前的前沿模型，如最早版本的GPT-4o和Claude3.5Sonnet，可能只有GPT-4大小的十分之一左右，GPT-4o约2000亿参数，3.5Sonnet约4000亿。……当然，这种估算可能会有2倍的偏差，毕竟我的方法比较粗糙。”他还详细阐述了在实验室不公布架构细节的情况下，自己如何得出这个数字。但对我们来说，关键在于：迷雾正在散去。Anthropic和OpenAI最新的模型不仅性能更强，而且比上一代更小、更便宜。我们已经知道Anthropic如何利用Opus3.5蒸馏出Sonnet3.6，那么OpenAI呢？他们又做了什么？III.驱动AI实验室的普遍力量有人可能会认为，Anthropic的蒸馏策略是因为Opus3.5的训练效果低于预期，属于特殊情况。但事实并非如此。GoogleDeepMind和OpenAI也都提到，他们在最近的训练中遇到了类似的“不理想”情况。（“不理想”并不意味着模型变差了，只是没有达到预期的大幅提升。）至于背后的原因，对本文来说并不重要：可能是数据见顶、Transformer架构本身的局限，或是预训练规模定律逐渐趋于饱和……不管怎样，Anthropic的处境在整个行业中都具有代表性。再回顾彭博社的那句话：模型性能的好坏，需要结合成本来评估。而这一点在三大实验室身上都有体现。Ege也解释了原因：ChatGPT/GPT-4横空出世后，市场对生成式AI的需求激增，这让各大实验室都难以应对，亏损不断攀升。相比训练的“一次性”成本，“推理”开销会随着用户数量和使用量同步爆炸式增长。如果每周有3亿人在使用你的AI产品，运营费用随时可能让你破产。Anthropic之所以将Opus3.5蒸馏成Sonnet3.6，是为了兼顾用户体验和经济效益。同样的市场压力在OpenAI身上只会更大。蒸馏的妙处在于，它可以一石二鸟：通过发布较小的模型来解决推理成本过高的问题，并且由于大型模型不公开，也就避免了“训练结果不佳”的负面影响。Ege认为，OpenAI可能也尝试了另一种策略：过度训练（overtraining）。这意味着，如果推理成本成为主要支出，可以“给相对较小的模型灌输更多数据”，以弥补模型规模不足带来的性能损失。但问题是，过度训练已经越来越不可行，优质训练数据即将枯竭。ElonMusk和IlyaSutskever最近几周都坦言了这一点。因此，最终还是要依靠蒸馏。Ege总结道：“我认为GPT-4o和Claude3.5Sonnet也很有可能是从更大的模型蒸馏而来的。”至此，所有线索都指向：OpenAI和Anthropic的做法如出一辙，都是（1）先训练并“雪藏”一个大型模型；（2）通过蒸馏将其小型模型升级到可商用的水平；（3）背后的原因在于：性能不如预期，以及对成本的考量。但问题仍然存在：Opus3.5至今仍未公开，那么与之对应的OpenAI大型模型又在哪里？它是否还被藏在公司内部？你能猜到它的名字吗？……IV.先行者之路：挑战与机遇并存之所以先从Anthropic的Opus3.5入手，是因为这个案例的信息相对公开且详实。然后，我借助蒸馏的概念，将Anthropic的经验与OpenAI的情况联系起来，并探讨了两家公司都面临的共同压力。但还有一个新的障碍：作为领跑者，OpenAI所面临的挑战可能比后发者Anthropic更大。其中之一就是训练GPT-5的硬件要求。Sonnet3.6虽然能与GPT-4o媲美，但毕竟比GPT-4o晚了5个月才推出。我们有理由推测，GPT-5可能是更高层次的存在：更强大，也更庞大，训练成本和推理成本都会更加惊人。也许一次训练就要花费高达5亿美元。那么，现有的硬件能够支持吗？Ege再次给出了答案：可以支持，但如果要为3亿用户提供推理服务，显然是无法承受的。然而，如果只是进行训练，情况就轻松多了：“从理论上讲，即使使用我们现在的硬件，也能维持比GPT-4大50倍、约100万亿参数的模型的推理。不过，这可能意味着每100万个输出token的成本高达3000美元，输出速度在每秒10~20个token。要想将这个模型投入公众使用，它必须能为客户带来极高的经济回报。”也就是说，如果他们想将这种天价推理费用的大型模型直接开放给大众，即使是微软、谷歌或亚马逊（OpenAI、DeepMind、Anthropic背后的金主）也难以承受。那该怎么办？答案很简单：只有在能够“解锁巨大经济价值”时，才需要对外开放。如果达不到这个目标，就不开放。他们可能会说：“我们训练出来的新模型比现有产品更好，但还远远不够好，难以支撑如此巨大的推理成本。”（这句话听起来是不是很耳熟？《华尔街日报》上个月关于GPT-5的报道就是这个意思，与彭博社对Opus3.5的描述如出一辙。）然后，他们会声称模型表现不如预期（即使实际情况可能不差，只是达到预期所需的成本投入过高），将其留在公司内部作为教师模型，用于蒸馏更轻量的小型模型，再将小型模型发布出去。我们得到了Sonnet3.6、GPT-4o和o1等产品，它们既便宜又好用；大家对Opus3.5和GPT-5仍然充满期待，只是更加迫切了。而他们则利用这个流程，源源不断地挖掘金矿。V.Altman先生，您肯定还有更多理由吧！当我推论到这里时，仍然感到有些疑问。虽然目前所有的证据都表明，对OpenAI来说，这种做法非常合乎逻辑，但“合理”并不必然等同于“真实”。我无法提供确凿的证据，毕竟本文只是基于推测。然而，我还可以补充一些佐证来增强说服力。OpenAI真的有更多理由这样做吗？除了“成绩不如预期”和“成本不断攀升”，还有其他动机吗？让我们看看OpenAI高层在公开场合谈论GPT-5时的言论。从他们屡次推迟GPT-5的发布中，我们能否看出一些端倪？OpenAI毕竟是这场AI变革的领头羊，而Anthropic则在其阴影下发展。Anthropic操作“雪藏大型模型”不会引起太大的反弹，但OpenAI呢？他们难道没有代价吗？既然提到了代价，就不得不回到与微软的合作上。众所周知，OpenAI与微软之间有一项“AGI条款”被写入了OpenAI的架构说明。它列出了五条管控准则，阐明了OpenAI公司与非营利组织以及与微软的关系。第五条明确了AGI的定义：“能在大多数具有经济价值的工作中超越人类的高度自治系统”。一旦OpenAI董事会认定系统达到了AGI，“微软只对这之前的技术享有IP许可和商业合作条款，AGI系统本身除外。”很明显，双方都不希望这种合作关系破裂。AGI条款虽然由OpenAI起草，但他们也不希望真的触发该条款。而推迟发布可能是避免这种情况的一种方法。“不过，GPT-5肯定算不上AGI吧？”你也许会这么想。但我告诉你另一个几乎无人知晓的事实：根据TheInformation的报道，OpenAI和微软之间存在一个“对AGI的秘密定义”，它并非学术概念，而是法律合同层面的条款：AGI=“能够创造至少1000亿美元利润的AI系统”。如果OpenAI以“还不成熟”为由，继续搁置GPT-5，不仅能控制推理成本、缓解公众对性能的争议，还能避免大家去怀疑它是否已经接近“能带来1000亿美元利润”的AGI。退一步讲，如果他们确信GPT-5一年就能直接赚取1000亿美元，他们也不介意触发AGI条款，与微软分道扬镳。但在不确定是否真的能解锁如此巨大的经济价值的情况下，按兵不动显然更为稳妥。长期以来，外界对OpenAI不推出GPT-5的主要猜测是其未达到预期水平。但即使这个说法是正确的，也很少有人想到，OpenAI也许有更好的内部用途，而不是将其用于赚取订阅费。要知道，“开发一个优秀的模型”与“开发一个既优秀又能服务3亿用户的模型”是两回事。如果你做不到后者，就不做。如果你根本不需要这样做，那就更没有必要了。他们之所以早期让公众使用最先进的模型，是因为他们需要海量的用户数据。如今，他们不缺数据，也不怎么缺钱（那是微软的问题，不是他们的问题）。他们的目标是AGI，之后是ASI。他们追求的是千秋功业。VI.这为何会改变一切我们即将结束本文。我相信我已经提供了足够的证据，得出一个合理的推论：OpenAI很可能已经在内部运行着GPT-5，就像Anthropic拥有其Opus3.5一样。而且，完全有可能OpenAI永远不会公开发布GPT-5。如今，大家衡量性能的基准已经变成了o1/o3，而不再仅仅是GPT-4o或ClaudeSonnet3.6。随着OpenAI探索在推理阶段应用新的扩展方法（test-timescalinglaws），GPT-5要想碾压后续不断涌现的o系列（o1、o3、o4、o5……）变得越来越困难。此外，他们也不再特别需要我们的资金或数据。继续训练新一代底层模型——GPT-5、GPT-6，以及未来更强大的模型——对OpenAI来说，内部用途一直都具有价值，但不一定需要将其作为产品出售。也许他们已经进入了下一个阶段，只想在幕后利用这些大型模型来生成更好的数据，迭代出更高阶的模型。就像一位隐居山林的高人，不直接下山与我们见面，却在暗中培养弟子，而那座山就是他们的大型数据中心。无论我们是否能看见这位“老隐士”，我们都会感受到他那强大的智慧所带来的影响。即使GPT-5最终发布，这个事实也已经没有那么重要了。如果OpenAI和Anthropic真正开启了某种递归自我改进（即使仍有人类在其中把关），那么他们提供给公众使用的版本已经不再那么关键。他们会不断地将我们甩在身后，正如宇宙加速膨胀，以至于遥远星系的光芒再也无法到达地球。也许，这就是他们能在短短三个月内，从o1迅速跃迁到o3的原因——以及今后迅速跃迁到o4、o5的原因。或许也解释了为何他们最近在社交媒体上如此兴奋，因为他们正在实施一种全新的、改良的运营模式。难道你以为踏上AGI的征途，就意味着你能够使用越来越强大的公开模型吗？你以为他们会把每一次成果都双手奉上，让你随意使用吗？当然不会。他们早就说过，每次模型的升级都将让他们领先对手更远，直到无人能够追赶。每一代新的大型模型都是推进逃逸速度的引擎。已经飞到平流层的他们，恐怕只能与你挥手作别。至于他们是否会回到地面？那就只能拭目以待了。原文：ThisRumorAboutGPT-5C

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OpenAI开发者日第九天，多重利好消息引爆开发者社区！全新登录、注册、获取API密钥流程!APIKey现已全面免费开放，实时API升级支持WebRTC，标志着个性化AI助手时代加速到来。更令人惊喜的是，OpenAI宣布APItoken价格大幅下降60%！此次开放的o1API功能强大，支持函数调用、开发者消息、结构化输出和视觉功能，堪称“满血版”。同时，语音类App开发API集成了更先进的GPT-4o版本，而成本却降低了60%，极大地降低了开发门槛。OpenAI还推出了“偏好微调”功能，允许用户和开发者根据自身需求轻松定制模型，进一步提升AI应用的个性化体验。除了核心API的升级，OpenAI还致力于提升开发者体验：新SDK发布：新增对Go和JavaSDK的支持，与Python和NodeSDK一样，支持所有OpenAIAPI端点。流程简化：全新登录、注册、获取API密钥流程，无需签署多份服务条款协议，几秒钟即可获取API密钥。如何获取免费的OpenAIAPIKey？OpenAI现已开放APIKey免费获取，以下提供两种渠道：推荐：UIUIAPI中转服务(uiuiapi.com)：UIUIAPI提供便捷的API中转服务，让您无需配置环境、充值或担心封号，直接使用OpenAI、Claude、Gemini等官方API。UIUIAPI处理账号和风险，您只需专注于应用开发，数据安全有保障。一个接口即可调用众多AI模型，价格和稳定性更具优势。官方渠道：虽然APIKey免费获取，但仍需充值才能调用。官方APIKey获取详细步骤：访问OpenAI官网：打开OpenAI网站，点击菜单栏的API进入登录页面。已有账号直接登录，新用户点击注册。邮箱注册：使用您的邮箱进行注册，OpenAI会发送一封验证邮件。验证邮箱：点击邮箱中的验证链接。填写信息：输入用户昵称等基本信息，并同意相关条款。创建APIKey：进入APIKey信息填写界面，输入Key的昵称（可随意填写）。跳过调查：点击跳过调查步骤。继续下一步：点击下一步。复制保存APIKey：复制并妥善保存您的APIKey。官方提供代码示例：curlhttps://api.openai.com/v1/chat/completions\-H"Content-Type:application/json"\-H"Authorization:Bearersk-你的秘钥"\-d'{"model":"gpt-4o-mini","store":true,"messages":[{"role":"user","content":"writeahaikuaboutai"}]}'OpenAI开发者日第九天的发布，无疑为开发者们送上了一份厚礼，

在这个信息爆炸的时代，Gmail邮箱已然成为我们工作和生活的必备神器。作为Google旗下的王牌产品，Gmail不仅功能强大、界面清爽，更拥有海量用户。更重要的是，它是畅游Google服务宇宙（如GoogleDrive、Docs、YouTube等）的通行证。如今，众多第三方应用，尤其是AI领域的佼佼者如ChatGPT、Claude、Gemini，都已接入Google账号授权登录。对于外贸人来说，Gmail更是驰骋商海的必备利刃。然而，在注册Gmail账号的征途

破茧成蝶：Gmail注册终极秘籍，最新独家揭秘，一键解锁手机号验证困局！在这个数字浪潮席卷全球的时代，Gmail邮箱已然成为我们工作与生活中的数字枢纽。作为Google帝国麾下的明星产品，Gmail不仅以其强大的功能和简约的界面俘获了亿万用户的心，更成为了解锁Google全家桶服务（如GoogleDrive、Docs、YouTube等）的万能钥匙。如今，众多第三方应用，尤其是AI领域的璀璨新星如ChatGPT、Claude、Gemini，都已纷纷向Google账号抛出橄榄枝，支持授权登录。对于驰骋商海的外贸精英而言，Gmail更是其开疆拓土、决胜千里的秘密武器。然而，在通往Gmail殿堂的道路上，手机号验证却常常化身为一只拦路虎，让无数踌躇满志的用户铩羽而归。谷歌邮箱注册手机号验证不了那句冰冷的“此电话号码无法用于进行验证”，如同魔咒一般，将注册之路无情封锁，令人徒唤奈何。莫慌！今天，本文将为你独家揭秘2024年最新、最实用的Gmail注册破局之道，一招致胜，让你彻底摆脱手机号验证的梦魇，轻松摘取谷歌账号这颗数字明珠，尽情享受Gmail带来的高效与便捷，开启你的数字新篇章！一、灵魂追问：你的手机号为何叩不开Gmail的大门？手机号验证失败的背后，往往交织着以下几种原因：注册次数触顶：每个手机号都有其注册次数的上限。如果你或他人已用该号码注册了过多的谷歌账号，它便会被无情“封印”。运营商的“结界”：某些虚拟运营商或小众运营商的号码可能无法被谷歌系统识别，导致验证码石沉大海。网络迷途：网络波动或信号微弱可能导致验证码接收失败或验证过程陷入“死循环”。账号的“前世今生”：如果你的谷歌账号因违规行为被“打入冷宫”，关联的手机号也可能受到“牵连”，被禁止用于新账号注册。系统的“短暂失忆”：谷歌服务器偶尔也会“开小差”，导致验证码发送或验证流程暂时“掉线”。浏览器的“小脾气”：浏览器缓存或Cookie问题有时也会“从中作梗”，干扰验证过程的顺利进行。国内号码的“禁区”：请牢记，国内手机号无法用于Gmail注册验证，这是一条不可逾越的红线！二、独门秘籍：七剑下天山，助你攻克Gmail注册手机号验证难题！针对上述“拦路虎”，我们精心提炼出七大独门秘籍，如同七剑下天山，助你披荆斩棘，直捣黄龙：海外亲友的“绿色通道”（稳如磐石）：若有海外亲友，请他们鼎力相助，完成手机号验证。此法最为稳妥可靠，成功率接近百分之百，如同打通了一条“绿色通道”。专业注册服务的“神助攻”（强烈推荐）：市场上涌现出一批专业的注册服务商，他们深谙此道，提供海外手机号验证服务。这些服务商通常经验丰富，安全可靠，能让你省时省力，快速通关，如同获得“神助攻”。（例如：uiuihao.com）