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宋伟生
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猫眼影戏记者 李皮特 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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三是落实不力。抓落实 ，是权衡干部政治素质的一个主要标记 ，是一个地方干部作风的综合体现。现在我镇干部中普遍保存抓而不实、抓而不紧、抓抓停停的征象。有的同志高屋建瓴不肯抓落实 ，无计无谋不会抓落实 ，怕苦怕累不想抓落实。落实不力已经成为我镇干部作风问题的顽症。干部素质不高、能力不强 ，特殊是在难题情形中解决问题的能力不强 ，在难题眼前没有战胜难题的勇气 ，没有战胜难题的能力 ，没有真抓实干的精神 ，一筹莫展 ，无所作为。许多地方保存着僧多粥少、无事可做的不良征象。就现在来看 ，同志们抓事情落实力度各不相同 ，有的村、单位和小我私家起劲凭证镇上的安排安排 ，连系自身现实 ，自动事情 ，落实得很好;可就有那么些村、单位和小我私家 ，事情搪塞塞责 ，僧多粥少 ，不但不自动 ，不起劲 ，甚至于连镇党委政府安排的事情 ，他们也看成耳边风 ，放在一边基础就不当一回事。我们催一催 ，他们才最先动一动。这样的单位、这样的村、这样的干部事情干得好才怪昵。说句着实话 ，现在我们整天讲的“一条龙”效劳 ，“一站式”效劳 ，首问认真制 ，便民效劳等等 ，哪一句不是一句空话 ，不是一纸空文。我们便民效劳大厅 ，形同虚设 ，十几万元成了一个安排。抽调六七小我私家在内里办公 ，到头来 ，我们有几小我私家整天在内里办过公 ，为民办了几件实事。虽然这既有客观缘故原由：一些事务不可直接在大厅内里办结 ，必需到县直相关部分办理 ，但我想最主要的还在于我们一些同志为民效劳的效劳意识不强 ，阵势意识不浓。便民效劳大厅才形成了今天这种无人问津的田地。
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