Power 指出,同代模型內的漸進式微調(如 GPT-5.1至5.2的升級)雖依賴特定訓練數據並能幫助團隊實現快速迭代,但在內部被視作短期投資;真正的性能飛躍始終來自全新基底模型的推出,而每次大版本跨越都會促使團隊重新校準短期投入方向。

在產品交互演化層面,Power 強調當前 AI 助手的核心挑戰在於引導用戶理解與激發技術潛力,而非單純的模型質量。
交互範式正在經歷根本性重塑:GPT-4高度依賴用戶精心構造的提示詞,GPT-5雖降低了門檻但仍需要密集的人工反饋,而規劃中的 GPT-6將更接近高水準的協作夥伴,用戶只需下達目標即可自主推進。這標誌着前沿 AI 的研發重點正從單點參數修補加速轉向以目標驅動、具備高度自主協同能力的長週期基座創新。
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