这项技术已被应用于GPT-5的开发过程中。

　　这项技术不仅帮助OpenAI模型在可轻松验证答案对错的软件编程等领域取得进步，也在创意写作等更主观的领域展现了改进。这意味着AI的能力正在从客观领域向主观领域渗透。

　　OpenAI模型最近在国际数学奥林匹克竞赛中取得的突破性成绩，很可能就得益于包括“通用验证器”在内的技术。OpenAI高级研究员Alexander Wei在社交平台X上称，公司所使用的强化学习方法是“通用目的”的，暗示其可以验证更主观类别的答案质量。

　　然而，通往技术飞跃的道路并非坦途。据媒体早前爆料，GPT-5的研发面临着严峻挑战，包括高质量训练数据的日益稀缺，以及大规模预训练带来的性能提升收益正在下降。此外，模型从内部测试到面向公众部署后的性能衰减问题依然存在，例如内部测试中表现强大的“o3”模型，在实际应用中性能便出现大幅下降。这些因素都为GPT-5最终能否实现预期的突破，带来了不确定性。