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杨宪益
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猫眼影戏记者 毕晓哲 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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(二)动真来实 ，查摆问题。指出 ，找不出问题自己就是问题。各村(社区)两委班子至心至心听取意见 ，带动查摆问题 ，牢牢捉住“照镜子、正衣冠、洗沐浴、治治病”的总要求 ，以谈熟悉、谈头脑、盘问题、找出路为切入点 ，聚焦“四风” ，比照在党的群众蹊径教育实践活动第一批总结暨第二批安排事情聚会上 ，枚举的州里(街道)和村(社区)保存7个问题 ，驻足于从班子及跟人自己找问题、查泉源、晒缺乏。组织群众有序加入活动的各个环节 ，切忌“自说自话、自弹自唱” ，尤其要落实好“六必听”(事情工具和效劳工具必听 ，下层干部和群众必听 ，离退休老同志必听 ，党外干部必听 ，本单位职工必听 ，难题多矛盾突出的地方必听)的要求 ，从活动一最先就要扎下去听取群众意见和建议 ，做到每个环节都组织群众有序加入 ，流通群众反应意见的渠道 ，让群众监视和评议 ，充分调动群众加入活动的起劲性 ，确 ；疃恍椤⒉黄⒉蛔吖。查摆的问题找得越详细越好 ，绝不可笼而统之、大而化之 ，避免避重就轻、不痛不痒。
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审核：陈雪敏
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