曝OpenAI神秘模型“草莓”两周内上线，价格可能贵10倍

上个月，OpenAI CEO Altman用一张晒出的草莓照抢下了不少头条新闻。而现在，或许草莓模型真的要“成熟”了。

据The Information报道，作为ChatGPT服务的一部分，OpenAI计划在两周内发布“草莓”（Strawberry）模型。

当然，报道也指出最终的发布日期可能会发生变化，请谨慎看待。

可靠爆料人@apples_jimmy则认为草莓模型将有望在本周发布。

并且他也表示，OpenAI预计将会在10月份发布一个名为GPT-4.x版本的新模型，可能会叫做GPT-4.5。

至于更强大的GPT-5模型，我听说最早可能在12月推出，但为了稳妥起见，我建议你们可以预期在2025年的第一季度或第二季度。

The Information报道称，目前尚不清楚草莓模型将会以何种形式推出，一种可能是，草莓模型将会作为独立的产品。

另一种可能是，草莓模型将被整合到ChatGPT模型的选择菜单中，用户可以随意切换不同的模型服务。

之前的报道也提到，草莓模型与其他模型的最大的区别在于，它在回答问题之前懂得“思考”。

并且，草莓模型不仅在数学和编程方面表现优异，如果给它更多的“思考”时间，它还能回答客户主观性话题的问题，比如产品营销策略。

The Information指出，草莓模型的思考时间通常会持续10到20秒，这样做的好处是帮助减少错误。

而且由于草莓模型花了更多时间来思考，这导致它能够意识到什么时候需要向客户提出更多的问题，从而全面理解用户的需求。

此外，草莓模型也与GPT-4o模型也有一些不同之处。比如它最初的版本并不具备GPT-4o的多模型能力，只能接收和生成文本回复，而不能处理图片。

The Information认为，这可能是因为竞争对手也在推出类似的产品，所以即便这个产品在某些方面（比如不能处理图片）还不够完善，OpenAI也只能加快推出的步伐。

对此，爆料人@apples_jimmy也提到，Anthropic和Google也在暗中准备他们的新模型，并计划在美国大选前后推出。

再者则是一再撩拨用户情绪的订阅价格。

网传ChatGPT推出了一种新的付费档位ChatGPT Pro，并且已经向部分用户推送，售价200美元/月，比当下的20美元/月贵上十倍。

倘若情况属实，这或许也呼应了上述关于草莓模型的报道。

The Information还指出，草莓模型每小时用户的使用次数可能会和ChatGPT Plus一样受到限制，同时更高档位订阅价格的模型响应速度会更快。

截至发稿前，OpenAI暂未就此事作出回应。

一层一层，切开“草莓”

OpenAI的“草莓”模型，对我们到底意味着什么？实际上，草莓模型的前身是“Q*”，一个在去年年底，就引起过轩然大波的神秘存在。

去年十一月，Sam Altman毫无征兆地被踢出了董事会，他自己甚至是在会议当时被通知的，震惊了全公司，也震惊了行业上下。

董事会当时给出的理由是，他和团队在安全和风险管理方面，无法达成一致。而这个风险，就跟当时的绝密项目“Q*”有关。

这个项目原先由Ilya Sutskever带领，现在他已经离开OpenAI创业，做的就是AI安全相关的业务。再联想到，马斯克曾经表示，这个项目“对人类构成了威胁”，很难不让人好奇这里头究竟有什么。

此前，The Information和路透社想办法获得内部消息，最后也只能确认，数学运算能力是“Q*”的重点。

大模型擅“文”，能娴熟地处理语言文字，已经基本上跟人类打个平手了。但是数学运算却一直不太行。即便“Q*”曾经引发OpenAI的巨变，据路透社透露，当时它的表现大概是小学生的计算水平。

目前已知的爆料信息显示，OpenAI内部已经有项目能在数学运算方面，达到90%的准确，进步惊人。

图片来自：路透社

强调一下：现在无法确认“Strawberry”究竟做到哪一步了。

只能说，如果“Strawberry”作为“Q*”的升级版，大概率，它是一个继续在数学和计算方面寻求突破的项目。

“数学计算”和“推理”之间的关系，并不能直接划等号，但却透露着OpenAI的野心。

老说推理，究竟在说什么

那么，“推理”到底是什么？

这两个字在现实里，显然有着非常广阔的定义。今年年初，香港中文大学领衔的团队做过一个基于模型推理能力的全面整理。“推理”最根本的定义有三重：

认知推理：在不完整、不一致的知识中，得出有意义结论的能力

这种推理最常见的是拼拼图，每一个小片都是巨大图画里的一角，随便就抓两片，肯定是对不上的。

你只能举着这些小碎片，拼拼凑凑，慢慢组成一幅完成的图。这个过程中，没有说明书和步骤图，经常是要凭手感、凭直觉。

逻辑推理：根据前提，以及这些前提间的关系，有条理地得出结论，且结论在逻辑上有隐含关系或成立

数学解题就是典型逻辑推理，有已知条件，有待求的问题，根据这些，你就能一步步推算出结果。逻辑推理是目前大模型研发里“最硬的一块骨头”。

自然语言推理：这是一个整合多种知识的过程，可以是显性知识或者隐性知识，从而得出对于世界的新结论

喜欢看探案故事、推理小说的朋友，应该很容易理解。这种推理，就像是碰上了一桩凶杀案故事，书里隐隐约约有一些暗示，一些不太明确的信息，必须结合各种不同的线索，推测出谁是凶手，犯罪过程是什么。

如果只是看路透社所获得的OpenAI内部文件，“Strawberry”的目标是，规划、访问互联网，以及执行深度研究。

这些看上去都更像是最后一种自然语言推理，无非是更强化了一下，算不算得上是推理能力的进步都不好说。

可是，OpenAI对于“推理”并不那么拘泥，而是有一套更宏大的愿景。

两个月前，OpenAI创始人之一John Schulman在播客Dwarkensh上，就表示过，GPT-4的进步，很大程度上要归功于后训练技术。

“通过后训练，去创造一个能够具备人们所关心的功能的模型，是非常复杂的”John Schulman说，“这需要大量的投入，是大量研发工作的积累，在一定程度上就形成了壁垒。”

John Schulman心中，对“推理”的定义是这样的：

“推理意味着需要一些计算，或者是需要一些演绎。从这个定义来看，要能够在处理任务的当时进行计算和逐步计算。”

可以看到，在他的定义里，推理和计算行为高度绑定，而且希望机器的推理是实时进行——就像人类一样，接收信息的同时，就能做分析、判读。

但是，一个人即便数学不好，也不妨碍ta有逻辑地想事情，照样能完成各种类型的推理。为什么机器的数学能力，就如此重要？

可以这样理解：数学从来都不只是做运算，它本身也是一种对信息的表达方式。

数学是一种更依赖于符号形式和意义精确性的语言，1就是1，0就是0。当使用计算符号和算式，去呈现信息时，其实比自然语言更低维。

换句话说，大模型之所以“能文”，就是建立在“会算”的基础上，将自然语言转换成了计算机语言。

这一点，早在19世界，就已经被历史最重要的数学家之一，乔治·布尔（就是创造了布尔变量的那个布尔），奠定了基础。

布尔是一个有虔诚宗教信仰的人，他甚至想通过数学推理，来解释上帝的存在。

先不管他最后的结论是什么吧，他最终留给世界的财富，也就是《思维规律的探究》一书里，开篇便阐释了他宏大的目标：用微积分的符号语言，来表达推理这一思维活动的基本规律。

这也解释了为什么，一旦谈及AI在数学运算上的表现，人们期待的眼光里就多了几分紧张：

攻破了数学语言，或许真的就离破解思维活动不远了。

OpenAI技术元老又双叒叕离职了

有个很奇怪的现象是，似乎OpenAI每逢技术内幕的大新闻，总会伴随着剧烈的人事变动。

凑巧今天OpenAI也有数位内部员工官宣离职。

例如，前OpenAI音频AGI的研究主管Alexis Conneau宣布离职创业，而他另一个身份则是GPT-4o研究团队的重要技术成员。

在GPT-4o发布之前，他曾激动地预告这可能会开启人机交互的新时代。

曾在Google、Meta等大厂有过丰富工作经验的他，于2023年4月加入OpenAI。用他的话来说，主要工作就是给GPT模型装上了“会说话的嘴巴”。

GPT-4o背后的研究团队负责人Prafulla Dhariwal曾这样盛赞Conneau：

Alexis Conneau在OpenAI任何人之前就提出了HER的愿景，并且坚持不懈地付诸实践！

又或者，曾在OpenAI工作四年半的Arvind Neelakantan今天也转投“敌营”Meta AI研究团队。

他曾参与了OpenAI多个重要项目的开发，包括Embeddings、GPT-3和GPT-4、API以及ChatGPT等。

Neelakantan表示，在OpenAI的工作经历是他职业生涯的高光时刻。他将在Meta AI专注于下一代Llama模型的开发。

对此，前OpenAI开发者关系主管Logan Kilpatrick也送上离职祝福。

今年以来，OpenAI掀起了一阵离职潮，其创始团队更是“分崩离析”。

前首席科学家Ilya Sutskever前脚刚宣布退出OpenAI，后脚RLHF发明者之一Jan Leike也追随他的脚步一起离开。

离开的原因基本不重样，除了去年“宫斗大戏”的余波，也可能是出于个人职业规划等。

OpenAI剧烈的人事变动短期内很难对AI竞争格局造成影响，而与此同时，在一片看衰声中，当下稚嫩的AI行业已然容不下长达一年的空窗期。

随着模型消息的陆续曝光，我们更期待下半年再次看到一个波澜壮阔的AI大航海时代。

再不济，也至少会比上半年乏味的AI新技术来得更有趣些。

可预见的是，AI技术底层模型的进步，都能像一股强大的推动力，带动整个应用端的大爆发，如同当年横空出世的GPT-4一般，给我们带来久违的惊喜。

届时，作为用户的我们永远是最大受益者。

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