北京
来源：市场资讯
（来源：量子位）
GPT-5还是被低估了？？
难如量子复杂性理论，它也能在不到半小时内给出关键证明思路。
消息来自量子计算理论大牛Scott Aaronson的一篇博客，他在当中无限感慨道：
而且通过对比一年前使用GPT的相似经历，Scott直言：
所以，到底是什么样的问题被GPT-5给出了“灵魂一击”？
来看Scott讲述的完整事件经过——
GPT-5不到半小时给出关键思路
大约几天前，Scott和另一位伙伴Freek Witteveen （来自荷兰数学和计算机科学研究学会）发表了一篇论文。
标题为《Limits to black-box amplification in QMA》，主要研究在量子复杂度类QMA中黑盒放大技术的局限性。
要想稍微搞懂这项研究，我们就不得不先了解啥是QMA（Quantum Merlin Arthur）？
打个比方，想象你是一个名叫Arthur的侦探，正在调查一个复杂案件。你有一个非常聪明的助手Merlin，他可以给你提供一些线索或证据来帮助你解决案件。
但是，你不能完全信任这个助手，因为他也可能犯错。所以，你需要验证这些线索或证据是否真的有用。
而在量子计算中，QMA类就是描述这种“验证”过程的。具体来说：
如果答案为“是”，那么Merlin可以提供一个量子状态，让Arthur以高概率（如至少2/3）接受这个答案；如果答案为“否”，那么无论Merlin提供什么量子状态，Arthur接受的概率都很低（如最多1/3）。
QMA的一个长期悬而未决的问题是：是否可以将完备性误差从2/3提高到1？
换句话说，是否存在一种方法，使得如果答案为“是”，Arthur可以100%接受这个答案，而不是只有2/3的概率？
2008年，Scott通过构造一个量子预言机，证明了QMA ≠ QMA₁（完备性误差为1）在该模型下成立。
这意味着，至少在某些情况下，你不能总是找到一个100%可靠的助手Merlin。
直到最近，Freek Witteveen和Stacey Jeffery有了一项重磅发现：
他们在一篇名为《QMA = QMA1 with an infinite counter》的论文中指出，任意QMA协议都可以通过黑盒放大，使得完备性误差变为双指数小。
打个比方，普通放大就像把错误率从10%压到1%，再压到0.01%；而他们的方法能直接压到0.00000000000000000001这种程度。
在此基础上，Scott和Freek进一步证明：这个双指数放大就是黑盒方法的极限。
具体证明过程这里就不再展开，我们唯一需要了解的就是：GPT-5在这个过程中起了很大作用。
当时二人需要分析一个Hermitian矩阵的最大特征值如何随着参数变化。如果时间充裕（能有一两周），二人完全能自己解决这个问题。
但当Scott把问题抛给GPT-5后，5分钟后它就自信满满地给出了一个答案，不过Scott一眼就发现这个答案是错的。
随后Scott耐心告诉GPT-5错在哪，于是它又不断改进。
终于，经过一人一AI数次沟通，在不到半小时内，GPT-5给出了让Scott眼前一亮的答案：
Anyway，虽然还写不出整篇严谨的论文，但如果研究者方向清晰，GPT-5可以在关键卡住时给出突破思路。
在Scott看来，这就是当前人和AI协作的“甜蜜时刻”。
网友们也表示，如果GPT-5现在正在共同撰写量子证明，那么游戏规则真的改变了。
One More Thing
不过嘛，GPT-5再厉害也挡不住OpenAI“偷换模型”的骚操作啊（doge）。
就在最近，有不少开发者和用户发现，ChatGPT在未征得用户同意的情况下，竟悄悄把付费版本的GPT-4、GPT-5 模型“降级”为新的低算力模型（如gpt-5-chat-safety）。
这下大家伙纷纷不干了，眼见事态迅速发酵，OpenAI高管也不得不出来回应：
而且他声称目前该行为是临时性的，未来ChatGPT在询问时仍会向用户说明所用模型。
BTW，你觉得GPT-5好用吗？GPT-5是否被人们低估了呢？
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