适度遗忘有利于模型表现
GPT5系列有着高召回率, 可以实现非常严谨的逻辑, 用于解bug一绝, 同时它能及时发觉上下文的前后矛盾之处, 体验在目前众多模型里独一份. 但最近我在个人的逆向项目发现GPT5做逆向能力有限, 明显不如opus模型.它很多时候明确回复行不通, 而换opu…
GPT5系列有着高召回率, 可以实现非常严谨的逻辑, 用于解bug一绝, 同时它能及时发觉上下文的前后矛盾之处, 体验在目前众多模型里独一份. 但最近我在个人的逆向项目发现GPT5做逆向能力有限, 明显不如opus模型.它很多时候明确回复行不通, 而换opus就能很快实现功能逆向.opus将自己的逆向过程都记录成操作尝试历史, 在我数天的高强度使用下, 历史文档存在较多前后矛盾之处.GPT可以做到不轻信一处过时的说明, 但过时信息较多时, GPT5会难以正确处理. 也就是说GPT5系列模型在一个漏洞百出的低质量工程中表现会受限, opus仍然能维持其相对较好表现.
