GPT-5技术突破 - GPT-5是OpenAI首个混合模型，通过路由器在推理模型与非推理模型间自动切换，降低使用复杂度[3] - 模型在数学、编程、物理等高智力任务上表现质变，能写出与国际奥林匹克竞赛（IMO/IOI）优秀人类相当的证明[3][5] - 物理学家反馈GPT-5的推理过程可重现数月研究成果，表明其已成为科研合作者而非单纯辅助工具[7] 技术范式转变 - 从GPT-4的"预训练+推理"转向"推理-反馈-强化学习"动态模式，这是实现可靠AGI的唯一途径[3][7] - 模型从静态训练迈向动态推理，通过"测试想法-获得反馈-强化学习"循环缩小与AGI差距[7] - 未来模型不再是"一次训练+无限推理"，而是边用边学的"推理+基于推理数据的再训练"模式[3][8] 超临界学习与算力需求 - 算力增加10倍至10000倍时将触发超临界学习，模型不仅能掌握任务还能推导二阶、三阶效应[8][10] - 算力是唯一稀缺资源，OpenAI正在建造"星际之门"超级集群以扩张基础设施[19][20][21] - 算力被比作能量：预训练将算力转化为潜在智力，推理将智力释放为动能[20] 工程实践与开发策略 - 开发者需构建AI友好型代码库（模块清晰、单元测试完整、文档详尽）并拆解任务由多智能体并行完成[13] - 需积累Prompt库探索模型边界，但Prompt非唯一正确答案而是发挥创造性的测试[13][14] - 模型应视为开发团队而非单一工具，可远程异步工作或实时协作，且能无限复制[14][15] 行业应用与未来展望 - AI在生物领域已实现DNA建模达到GPT-2水平，人类语言与生物语言对神经网络无本质区别[10] - 2045年可能进入物质丰饶时代，AI生成一切或使金钱失去意义，算力将成为新稀缺资源[24][26] - 医疗、教育等行业存在大量"未被采摘的果实"，AI应用空间无比广阔[24]