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谢燕南
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猫眼影戏记者 米格尔斯坦利 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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在搞好妄想的同时，还要重视城镇治理。关于一个城镇，“三分建设，七分治理”。这次省里城镇化事情聚会，省长提出了细腻治理的提法，这里，我就推进都会治理由粗放治理向细腻治理转变，由古板治理向依法治理转变，强调三点。一是实验细腻治理必需提高依法行政水平。城镇治理综合执法是增强细腻治理的有用手段，更是政府依法行政的主要内容。在实验城镇治理历程中，必需依法治理，公正执法，切实提高依法行政水平。要进一步建设健全长效治理的规章制度。通过创设和完善一系列规章制度，使城镇治理执法事情有法可依，有章可循。城镇执法治理是带有强制性的事情，必需遵照执法、规则付与的职能和权限举行严酷治理。特殊是对突出问题的整治上，运用强制性权力要坚决坚决，对违法者要掉臂亲疏、不徇私情、不因人而异。二是实验细腻治理必需提高效劳水平。要坚持执政为民，牢靠树立以人为本、治理就是效劳的理念，切实增强人性化治理，一直提高城镇细腻治理历程中的效劳水平。要寓治理于效劳之中，包管管而不死，活而不乱，市容昌盛兼得。要增强执法步队建设。切实增强培训教育，进一步提高全体城管队员的政治素质和营业素质，一直增强效劳意识。要实验文明执法，城镇治理事情既要严酷治理，又要有情操作，争取群众的明确和支持。三是实验细腻治理必需增强整体协力。城镇治理事情是一项综合性和动态性很强的系统工程，不可一蹴而就，更不会一劳永逸;仅仅靠少数人、一两个部分也无法搞好，必需充分验展各级政府、相关部分和有关方面的作用，形成整体事情协力。要增强都会治理的整体协作。各级公安、工商、建设、房管、交通、水利、市政等部分要亲近配合、配合加入，确保都会治理的各项步伐落到实处。要提高宽大市民加入水平。群众是都会的主体，其加入水平与都会治理效果、市容情形水平亲近相关。充分调动宽大市民的起劲性和创立性，形成普遍的群众基础，使自动体贴、起劲加入城镇治理成为宽大群众的自觉行动。要充分验展舆论监视作用。新闻单位要把“镜头”、注重力更多地瞄准治理中的难点和群众体贴的热门问题，对市容方面的重点问题、不良倾向举行大胆曝光。增强人民群众维护秩序、美化情形的声誉感、责任感和主人翁意识，起劲营造城镇治理的浓重气氛。
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