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OpenAI 称 GPT-5.6 Sol 可化身研究员，后训练 Luna AI 模型
OpenAI 展示 GPT-5.6 Sol 能自主完成对较小模型 Luna 的后训练流程，在内部评估「聚合 RSI」上得分比 GPT-5.5 高 16.2 个百分点。研究人员日均 token 产出翻倍，pull request 和实验数量同步上升。本文为 OpenAI 在自动化 AI 研究能力上的进展披露，属于面向行业与投资者的成果展示，但缺乏独立第三方验证与局限性讨论。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍GPT-5.6 Sol 模型能够扮演「自动化研究员」角色，独立为较小模型 Luna 设计并执行完整的后训练方案，在聚合 RSI 评估套件上性能比前代 GPT-5.5 高出 16.2 个百分点。
- 01在内部测试中，活跃研究员人均日 token 产出较 GPT-5.5 上一轮峰值翻倍以上，单个研究员的 pull request 和实验数量也上升。
- 02OpenAI 建立了基于真实 AI 研究任务的内部评估套件「聚合 RSI」，任务包括调试研究系统、优化 kernel 和训练方案、运行机器学习实验，以及改进另一模型。
- 03研究人员使用部分经过编辑的提示信息来指导 GPT-5.6 Sol 对 Luna 进行后训练，指令涵盖训练配置、GPU 选择、脚本启动和运行验证。
- 04OpenAI 研究员 Kathy Shi 指出，后训练通常由高级研究团队负责，而 GPT-5.6 Sol 可充当「自动化研究员」的角色。
反方 / 局限
- — 文章仅引用 OpenAI 内部数据，未提供第三方独立验证，聚合 RSI 评估套件的具体构成与评分细节未公开。
前置背景
平行视角
延伸追问