OpenAI 研究员:外界严重低估模型进展速度,近两周疑为行业性监管捕获
ImAHoe4Glossier · reddit · 2026-09-13
OpenAI 研究员 Adam Majmudar 发长文，提出一个大胆判断：从外部看，过去两周实验室员工密集的警告行为，完全可以解读为一场行业性的监管捕获策略——而公众并不知道内部人员到底看到了什么。
他的核心论点是：内部与外部对模型进展速度的感知存在巨大鸿沟。
- 外界习惯用少数几次「大跳跃」来理解进展：GPT3→GPT4→o1/o3→DeepSeek R1 等，其余年份看似线性进步，因此容易得出「scaling 撞墙」的结论，并找出数据耗尽、参数见顶等看似成立的理由。
- 内部研究者则直接看 scaling law 与能力曲线。他认为十年来的能力进步只有两种来源：在已有 scaling law 上继续 scale，或发现新的 scaling law（如 o1/o3 开辟的 test-time compute）。
- 「还能走多远」真正取决于「还有多少未饱和的 scaling 轴」：他列举了 SSI 传闻中破解的 test-time training、可扩展的 agent 集群协作、乃至把 recursive self improvement 视为一条新的 scaling law 等假想方向，暗示未饱和的新轴可能正是内部人员「突然害怕」的原因。
文中提及 Fable/Mythos、Kimi K3、Astra 等模型为近年大跳跃，部分说法属传闻/推测性质。
所属事件:OpenAI研究员称内部模型进展远超外界想象(5 条相关)→
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