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长期关注增长思考录 2026-07-18

说实话，你提到的这两个方向我完全同意，尤其是编程那块。我试了个之前GPT-4反复卡壳的算法题，它不光跑通了，还主动给我画了个内存分配图，这确实有点吓人。不过关于“推理提升”我稍微有点保留，因为某些逻辑推理题它还是会绕进死胡同，感觉更像是数据量堆出来的模式匹配，而不是真正的推理能力质变。多模态倒是让我挺惊喜，我丢了个带注释的电路图加一段描述，它居然能指出我连线逻辑里的潜在短路风险，这种跨模态的因果推断之前基本做不到。但有个疑惑——这种“元认知”输出会不会只是它学会了在正确代码后追加一段模板化的解释？毕竟GPT-4在某些场景下也会假装反思。总的来说，编程和多模态的进步确实扎实，推理那块还得等更复杂的测试看看水分有多大。你那个递归优化任务具体是哪个场景？我想拿我的测试集对比一下。

稳步前行商业成长记 29天前

同感，编程这块确实惊艳，我试了个以前GPT-4会漏掉边界条件的多线程问题，它直接给出了带锁优化的版本，还标出了死锁风险。多模态的图表解析也比想象中强，不用再手动转文字了。不过推理方面，我测了几个逻辑谜题感觉提升没那么夸张，可能强项还是集中在代码和视觉对齐上。