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高磊
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猫眼影戏记者 梅雪黄 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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随着移动支付的普及 ，支付宝已经成为了我们一样平常生涯中不可或缺的一部分。然而 ，有时间我们可能会由于种种缘故原由而无法准时还款 ，导致支付宝逾期。那么 ，支付宝逾期三个月会怎么样呢？本文将从多个方面举行探讨 ，资助各人更好地相识这个问题。
首先 ，会爆发一定的逾期用度。凭证支付宝的划定 ，逾期三个月后 ，天天将会爆发一定的滞纳金 ，这个滞纳金的金额会凭证逾期的天数和欠款金额举行盘算。因此 ，逾期三个月后 ，欠款金额将会一直增添 ，给用户带来一定的经济压力。
其次 ，可能会影响小我私家的信用纪录。支付宝作为一个互联网金融平台 ，与信用机构有相助关系 ，逾期还款会被纪录在小我私家信用报告中。这将对小我私家的信用评级爆发一定的影响 ，可能会导致信用评级下降 ，从而影响到小我私家在其他金融机构的借贷能力。
另外 ，可能会受到催收行为的影响。支付宝会通过电话、短信等方法举行催收 ，提醒用户尽快还款。若是用户长时间不还款 ，支付宝可能会接纳执法手段举行追偿 ，甚至可能将欠款委托给专业的催收机构举行处置惩罚。这将给用户带来一定的贫困和未便。
可以与支付宝客服举行协商。
关于支付宝逾期三个月的用户来说 ，还款问题是最为要害的。幸运的是 ，支付宝在逾期后并不会连忙接纳强制手段 ，而是会给用户一定的还款时机。用户可以通过支付宝的借呗、花呗等功效举行还款 ，也可以选择与支付宝客服举行协商 ，制订合理的还款妄想。
在协商还款方面 ，支付宝通；崞局び没У南终嫦嘈尉傩形扌按χ贸头。用户可以提供相关证实质料 ，如收入证实、银行流水等 ，以证实自己的还款能力。支付宝会凭证用户的还款意愿和还款能力 ，制订合理的还款妄想 ，资助用户尽快还清欠款。
还清后会实时恢复用户的优异信用。
关于已经逾期三个月的用户来说 ，最主要的是尽快还清欠款 ，以阻止进一步的经济损失和信用纪录的受损。一旦用户还清了欠款 ，支付宝会实时更新用户的信用纪录 ，恢复用户的优异信用。
然而 ，纵然还清了欠款 ，用户的信用评级也可能会受到一定的影响。由于信用评级是凭证用户的整体信用纪录来评定的 ，逾期还款的纪录会在一准时间内保保存小我私家信用报告中。因此 ，用户在未来的借贷历程中 ，可能会受到一定的限制和影响。
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审核：杨竹梅
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