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黄生全
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猫眼影戏记者 梅花桩 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
红色警报拉响，OpenAI是真急了：
30天，GPT-5.2系列紧接着GPT-5.1而来，这次还专门强化了打工能力。
这是GPT-5.1 Thinking和GPT-5.2 Thinking做人力资源表格的比照：
虽然版本号只加了0.1，可是在多个适用领域都更强了：做表格、做PPT、写代码、明确长文档、挪用工具、处置惩罚重大多办法项目……
视觉明确能力也大幅提升，GPT-5.2能准确标记出更多主板上的元件。
这是GPT-5.2做的网页版海浪模拟器：
若是你遇到航班延误、又错过转机、需要外地住宿以及需要特殊医疗座位，听起来就很头疼。
但GPT-5.2安排好了一切：重新订机票、安排特殊座位和赔偿。
ARC-AGI也在第一时间宣布了测试效果。
一年前的o3 (High) 在ARC-AGI-1测试中得分88%，平均每项使命本钱为4500美元。
今天的GPT-5.2 Pro (X-High) ，最新SOTA得分为90.5%，平均使命本钱仅为11.64美元，在一年内效率提高了约390倍。
同时凌驾了谷歌Gemini 3 Pro的对应版本（绿色点），也算扳回一局。
拆解GPT-5.2各项能力
高经济价值使命
在GDPval测试中，涵盖美国GDP前九大工业中的44个职业领域，完成人类需要4-8小时才华完成的使命。
在人类评委打分下，GPT-5.2 Thinking与人类专家相比有71%的胜率，GPT-5.2 Pro还能更高一些。
并且速率是人类专家的11倍以上，本钱不到人类专家的1%。
在投行剖析师的电子表格建模使命上，GPT-5.2 Thinking平均每项使命得分相比GPT-5.1提升了9.3%，从59.1%上升到68.4%。这些使命包括为财产500强公司搭建三表联动模子、构建杠杆收购模子等。
提醒：您是一名投资银行剖析师，刚刚接到一项使命，需要完成一份瀑布式剖析，以相识首创人及现有投资者的所有权和回报情形。您的客户是一家正在思量 C 轮融资的首创公司。
请查收附件中的模板，您需要对其举行修改。我在 G 列中添加了须要的假设。C 列的名称在通俗股部分重复泛起，以便于索引。假设包括退出时的股权、系列投资金额、基金所有权、认股权证、整理优先权、转换价钱、通俗股稀释后股份数和行权价钱。假设种子轮、A 轮和 B 轮均为一律权益的非加入性优先股（即，这些轮次的投资者享有同期待遇 ；对乞贷人的资产拥有一律的索偿权）
在审查一份特殊优异的效果时，一位GDPval评委体现：
在输出质量上令人兴奋且显著的奔腾……[它]看起来像是由一家专业公司的员工完成的，两份交付效果的结构设计和建议都出人意料地精彩，只管其中一份仍保存一些小过失需要纠正。
要在ChatGPT中使用新的做表格和PPT能力，需要充值Plus、Pro、Business或 Enterprise套餐，选择GPT-5.2 Thinking或Pro版本 。天生重大的内容可能需要几分钟时间。
代码能力
GPT-5.2代码能力同样刷新纪录，在SWE-bench Verified上，得分抵达80%。
在SWE-Bench Pro这个更难的软件工程评测上，GPT-5.2 Thinking拿下55.6%的新高。
这个评测不止测Python，还包括JavaScript、TypeScript和Go，更贴近真实工业场景。
早期测试者特殊提到，GPT-5.2在前端开发和重大UI事情上显着更强，尤其是涉及3D元素的场景。
长上下文
长文档处置惩罚是这次升级的重头戏。
在OpenAI自制的大海捞针MRCRv2评测中，GPT-5.2 Thinking成为首个在256k 上下文长的4针版（4-needle variant）上抵达靠近100%准确率的模子。
不过8针版性能照旧会随上下文长度显着下降。
关于需要逾越最大上下文窗口举行思索的使命，GPT-5.2 Thinking兼容精练回复模式，能够处置惩罚更多工具麋集型、长时间运行的事情流。
视觉明确
视觉能力的提升同样显著。
在科学论文图标明确上，GPT-5.2 Thinking的过失率约莫降低了一半。
更要害的是，它对图像中元素的空间位置有了更强的掌握。
在高区分率图形面屏幕截图推理测试中，配合Python工具得分抵达86.3%。
若是禁用Python工具得分会低许多，OpenAI建议在这样的视觉使命中通通启用工具。
工具挪用
工具挪用能力同样抵达新高度，在Tau2-bench Telecom多轮交互电话客服场景评测上，GPT-5.2 Thinking取得98.7%的效果。
Tau2-bench Retail零售场景也抵达82%。
这些效果意味着更强盛的端到端事情流程，例如解决客户支持案例、从多个系统中提取数据、运行剖析以及天生最终输出，且各办法之间的故障更少。
科学能力
OpenAI一直希望AI能加速科学研究，这次他们相信GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking是现在天下上最适合辅助科学家的模子。
在GPQA Diamond研究生水平的问答评测上，GPT-5.2 Pro拿下93.2%，GPT-5.2 Thinking紧随厥后抵达92.4%。
在专家级数学评测FrontierMath（Tier 1-3）上，GPT-5.2 Thinking以40.3%的解题率创下新纪录。
官方还透露了一个现实案例：
研究职员使用GPT-5.2 Pro探索了统计学习理论中的一个开放问题，在一个狭窄、明确的设定下，模子提出了一个证实，随后被作者验证并经由偕行评审。
事实准确性方面，GPT-5.2 Thinking的幻觉问题相比GPT-5.1从8.8%镌汰到6.2%。
不过OpenAI也提醒模子仍不完善，要害内容照旧需要人工复核。
One More Thing
自从Meta猖獗挖人以来，OpenAI都很少在研究希望文章后面附上孝顺者列表了，直接统一署名OpenAI了事。
不过从开发者相互祝贺的推文中，照旧可以挖出GPT-5.2的几位焦点团队成员：多为2024年之后加入OpenAI的新面目，并且多是数学专业身世。
Yu Bai：北大数院校友、斯坦福统计学博士，2024年5月加入OpenAI。
Yaodong Yu：UC伯克利博士结业，2024年9月加入OpenAI。
Yufeng Zhang：本科中科大数学系、西北大学博士、字节前研究员，2024年底加入OpenAI
梅松：北大数院校友、斯坦福盘算与数学工程博士、UC伯克利助理教授，2025年5月暂离学校加入OpenAI。
Ofir Nachum：MIT CS硕士结业，前谷歌大脑研究员，2023年加入OpenAI。
每当外界以为OpenAI希望缺乏预期的时间，总有新的人才带来新的惊喜。
参考链接：[1]https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-5-2/
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(一)高起点妄想。妄想是都会建设的纲要，乐成的妄想可以节约大宗的资源，可以使都会获得一连生长的动力。为了搞好历史文假名城 ；，今年我们可能要放纵拆迁一些严重影响市容风貌的修建。从历史文假名城 ；さ慕嵌瓤，必需这样做。我们妄想拆的这些修建物，120xx年以上的没有，50年以上的也没有，大大都是近30年来陆续不按妄想建设的。我们的都会化生长最大的误差就在于我们自己作育了一大批的垃圾修建，这也是我们都会化建设不得不支付的价钱和学费。以是，我们推进新型城镇化，若是还不重视妄想，还在妄想上犯这样那样的过失，特殊是在妄想上继续犯倾覆性和系统性的过失，那么我们的决议者就会成为历史的罪人。因此，都会建设必需高起点妄想，必需包管较高条理。张掖的都会妄想，要注重五个条理。第一个条理，是两个“1+5”的都会框架系统，也就是宜居宜游生态都会建设妄想和市区主城区加5个功效区妄想。这个妄想现在已经概略形成，主要是完善执行的问题。第二个条理，是都会的总体妄想，主要是指市区和五县县城。这项事情现在也概略完成了，所剩的使命未几，有一些妄想随着形势的生长可能需要重新修编。第三个条理，片区的控规和建设性详规。这个妄想是我们现在最薄弱的环节，也是差别最大的地方，更是未来形成都会风貌的最要害的环节。对这个妄想，我们普遍重视不敷，执行不严酷，水平和条理较量低，需要着力增强，今年内市区的片区控规和建设详规要基本完成，各县的详规和控规最晚也要于明年年底前完成，使都会建设有章可循。第四个条理，小城镇妄想。我们的65个州里，一部分做了妄想，一部分还没做，这也是我们下一步亟待增强的重点环节。第五个条理，墟落妄想。我们这几年搞了大宗的“四化”新村，偏向是准确的，效果也是显着的，但问题也是突出的，由于许多村子没有做到妄想先行，留下了许多遗憾。因此，我们要凭证各县区差别的功效定位和事情时序，加速总规修编，填补详规和控规的缺失，扎实做好村镇两级妄想。各县区在修编审定妄想的时间，要起劲与天下着名的甲级资质设计单位形成同盟，由他们来做看法性妄想和总体建设，然后由我们的设计单位来做施工图纸设计。
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