前期有多期望，后期就有多失望，这大概是大多数业界人士在看到 GPT-5 这场事先张扬的高调发布后的最大心声。

当然，也许在内部测试的时候，OpenAI 确实觉得 GPT-5 是目前最为强大的模型，可是走进真实世界后却好像并非如此。

一位 X 网友发现 GPT-5 在解决可能属于小学水平的数学题时无能为力，吐槽到底被官方称为「博士」水平的智力是哪个学校颁发的？

不仅是数学，自 GPT-5 发布以来，各种社交媒体上充斥着各种 GPT-5 在逻辑、编码任务中「失误」的案例。

前期的高调炒作、直播中的低水准图表错误、用户试用后的失望，等等，不仅让 GPT-5 没有收到预期的鲜花与掌声，更多是吐槽和质疑声的时候，OpenAI 联合创始人兼首席执行官 Sam Altman 似乎也开始「坐不住了」，表示 GPT-5 的发布过程确实存在一点问题。

GPT-5 发布后不久， 在 Reddit r/ChatGPT 的 AMA 活动中，Sam Altman 和 GPT-5 团队核心成员针对网友们的提问进行了回答，从发布会上出现的令人尴尬的「图表犯罪」失误，到用户抱怨 GPT-5 效果不如 4o 好，赶紧将 4o「还回来」等等，Sam Altman 都一一做出了解释，并给出后续的解决方案。

首先是大家最为关心的版本问题，GPT-5 发布后不久，用户的 ChatGPT 页面就开始陆续出现 GPT-5 版本，但令人不解的是，同时 4o 等其他选项都没有了，但由于 GPT-5 的性能并没有说得那么好，于是大家并没有因为率先用上新模型而高兴，反而是希望换回来。

一网友在 Reddit 上提问：「请把 4o 带回来吧。不要移除不同的版本 —— 不同的人有不同的风格！」

Sam Altman 则表示：「好的，我们听到了大家对 4o 的反馈；感谢你们花时间提出意见（还有这份热情！）。我们会让 Plus 用户重新使用 4o，并会观察使用情况来决定支持多久。」

另一位网友表示希望 ChatGPT 能够给用户在使用 GPT-5 的同时使用 GPT-4o/4.1 的权利。Sam Altman 回答说，团队正在研究这个问题，并问网友觉得必须同时保留 4o 和 4.1？还是只保留 4o 就够了？

目前的结果是，OpenAI 部分撤回其平台的一些更改并恢复用户对 GPT-4o 等早期模型的访问权限。

而不出所料，Sam Altman 也被问到了发布直播上令人尴尬的一幕，展示出模型性能图表出现「错误」—— 该图表显示的基准分数较低，但条形图却很高。 

这一幕出现后，很多网友表示号称史上最强大的模型怎么能犯如此低级的错误，甚至一位 X 网友调侃道，「在看到这张图片后，感觉自己的工作保住了！」

对此，Sam Altman 表示，为了准备发布会，团队成员大家都工作到很晚，非常疲惫，人为错误造成了这样的影响。

另外，Sam Altman 还在这次 AMA 中进行了一些总结，并分享了 OpenAI 对于未来的一些规划：

「感谢你们在这里提供的所有反馈。

正如我们之前提到的，由于我们同时推出这么多产品，所以预料到会有一些波折。但结果比我们预想的还要坎坷！

一些变化：

从今天开始，GPT-5 会变得更加智能。昨天，我们遇到了一次安全事件，自动切换器在当天的大部分时间里都无法使用，结果导致 GPT-5 看起来变得非常笨拙。此外，我们正在对决策边界的运作方式进行一些干预，这应该有助于你更频繁地获得正确的模型。我们将更加透明地展示哪个模型正在回答给定的查询。

向所有人推出需要更长的时间。这是一次规模巨大的变革。例如，我们的 API 流量在过去 24 小时内几乎翻了一番……

我们将改变用户界面，以便更容易地手动触发思考。

我们将在推出完成后将 Plus 用户的速率限制提高一倍。

我们正在考虑让 Plus 用户继续使用 4o。我们正在尝试收集更多有关利弊的数据。

我们将继续努力使事情稳定下来，并将继续听取反馈。」

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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