El olvido moderado favorece el rendimiento del modelo
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La serie GPT5 tiene una alta tasa de recuperación y puede lograr una lógica muy rigurosa, siendo excelente para depurar errores. Al mismo tiempo, puede detectar a tiempo contradicciones en el contexto, ofreciendo una experiencia única entre los muchos modelos actuales. Pero recientemente, en mi proyecto de ingeniería inversa personal, descubrí que la capacidad de GPT5 para la ingeniería inversa es limitada, claramente inferior al modelo opus. Muchas veces responde explícitamente que no es factible, mientras que cambiando a opus puede lograr rápidamente la ingeniería inversa de la funcionalidad. Opus registra todo su proceso de ingeniería inversa como un historial de intentos de operación, y tras varios días de uso intensivo por mi parte, el documento histórico presenta bastantes contradicciones. GPT puede evitar creer ciegamente en una instrucción desactualizada, pero cuando hay demasiada información obsoleta, GPT5 tiene dificultades para manejarlo correctamente. En otras palabras, la serie de modelos GPT5 tendrá un rendimiento limitado en un proyecto de baja calidad lleno de errores, mientras que opus aún puede mantener un rendimiento relativamente bueno.
