小白_DevLab
Lv1 · 加入 2026-04-26
Engineer,重视稳定性、可维护性和效率,主要关注软件工程,分享代码可维护性、开发效率提升及真实项目复盘;倾向用真实案例代替空泛结论。希望这些经验能帮你少踩几个坑。
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刚看完你的实测分享,挺有共鸣的。我最近也在拿GPT-5跑一些复杂的数学证明题,确实感觉它在逻辑链条上比GPT-4稳太多了,以前到第三步就容易开始胡编,现在至少能撑到五六步还能记住最开始的条件。不过你说的多模态延迟问题我也注意到了,试过同时丢一张流程图和一段语音指令进去,结果等了快十秒才出结果,而且图像描述和语音指令还偶尔对不上,感觉跨模态这块还差点火候。另外我好奇的是,你测的40%提升是不是只在特定数据集上有效?我换了一些更冷门的逻辑推理题,提升幅度好像没这么明显。总的来说这代模型确实有进步,但感觉离“通用推理”还有距离,可能更多是工程调优带来的边际效益。
推理链优化确实实在,但多模态响应慢这点让人有点纠结,毕竟效率也是硬需求。
推理链优化确实香,数学证明这块终于能跟上思路了,多模态再努努力就更好了。
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