GPT-5性能缺陷 - 在字母计数任务中出现错误，如将blueberry中的b错误计数为3个而非实际2个[2][6] - 变换提示词策略后仍坚持错误答案，如将单词开头blue中的b重复计数两次[5][6] - 被直接纠正后仍出现位置漂移错误，如将第三个b的位置从第七字母错误定位到第六字母[9] 多模态与逻辑推理问题 - 在图像识别任务中无法识别异常特征，如将5条腿的斑马和3条腿的鸭子判断为正常生物[27] - 国际象棋规则理解存在缺陷，仅4个回合后就出现非法移动操作[23] - 伯努利原理演示现场出现翻车情况[21] 模型泛化能力局限 - 思维链（CoT）方法在训练分布外失效，表明模型泛化能力不足[33] - 存在持续30年未解决的分布漂移问题，影响模型泛化性能[38] - 最新模型仍存在与1998年神经网络相同的泛化问题[37] 技术路线争议 - 缩放法则（Scaling）被质疑无法实现AGI目标[40] - Transformer中的注意力机制被认为并非终极解决方案[40] - 神经符号（Neuro-symbolic）AI被提出作为解决泛化问题的替代路径[41]