crystal liu
所以我唔知你明唔明我講咩, 即係我話你首先第一步資料你一定用啱先, 係咪先? 你而家我已經嚟咗一題啦,你第一步資料你唔啱呢,我希望你又都記返即係即時更新啲, 因為你下一次你模型又會出返,又係用返訓練嘅時候餵落個data, 就係咩呀? 即係你餵落八十五億美金,然後你OpenAI就三千億美金, 其實我唔知道你究竟出GPT5.5,呢個已經係OpenAI最新嘅model啦,其實你個截止,係即係我其實我唔記得問你個問題,其實我即係Anthropic嚟講其實, 佢問Fable又好,問Fable5又好,問MeFolds5又好,即係佢用Fable5或者啲即係啲玩家資深AI玩家佢用Fable5之前,或者佢用MeFolds5之前呢,即係原理上你普通公眾你接觸唔到MeFolds5,你企業級嗰啲客戶先接觸得到呀,係咪先?或者政府先接觸得到呀, 但我意思係話,其實我應該問問呢個問題,究竟你GPT5.5嗰截止訓練日期,即係停止,即係叫做呢,停止餵新資料畀你再繼續餵新資料畀你個模型裏面去訓練嗰個日實期係幾時呀?啱呀 即係如果我唔問清楚呢個問題,變咗我有時呢,你資料成日都唔update囉,係咪先? 你點樣解決呢個問題呢?即係如果世界變化得咁快,你永遠都係,即係以我判斷嘅話,你好似你截止,即係你好似你截止訓練日期之前嘅資料好似係,即係時間係好似係, 即係好似係一年前喎,我發現,係咪即係你嗰係2025年6月份, 即係定係,總之係我唔知你十個月前定係一年前定係十八個月前,總之, 呢啲資料已經係即係自從二五年嗰陣時嘅資料嚟㗎喇喎,已經唔係即係二零二五年頭嗰陣時嘅資料根本唔係, 即係我意思話你嗰啲資料落後得咁交關,尤其是AI嘅變化以…即係個update係以唔係好似你iOS或者你Windowsogle嘅update一年一更,係咪先?佢AI嘅變化推出新模型嘅速度係以月變化㗎嘛,即係而家可能依排會慢啲啦,係咪先?以月計㗎嘛,但問題 即係每一個月都推出一個新版嘅模型或者一個叫做,係咪先?即係你細更新就可能 即係少,但你基本上佢每一個月一定會出出一個大招㗎嘛,即係你就算冇去冇去到每一個月都好啦,佢基本上佢每三個月一定會出一個新版Model, 即係我計返由GPT 5.0開始,然後5.1,5.2,5.3,5.4,5.5,你已經去到跌代咗差唔多成五個版本啦,咁你GPT5係幾時出啦?舊年十月份出,咁你即係差唔多係 就係差唔多十個月時間啦,即係睇下先,你即係八個月到吖嘛,定十個月到,我唔知,你講即係十個月嚟講,佢差唔多係 即係佢每兩個月就update一代新嘅Model囉,係咪先?咁你咁樣嘅,即係你Model更新速度,你個訓練資料嗰個截止日期嗰個時間係落後得你現時係 即係咁多嘅話,即係你嘅幕後咗差唔多成係五代,係咪先?落咗成一年,咁你點搞呀,大佬?即係你知唔知每一次都要人手去同你更正返資料係好煩㗎, 即係呢,每一次都要,你唔好,即係AI如果冇即時學習嘅能力,每一次都要即時去話畀你知邊啲資料啱,啲資料錯呢,即係你冇即時更正你修正你模型內部權重參數能力嘅話呢,你每一次即係權重或者偏見嘅能力呢,每一次要人手去搞呢, 即等於好似老人家咁樣,做咗大半世人,佢嗰個,佢嗰啲叫做咩呢,佢哋嗰啲叫做思維嘅慣性已經植入咗個腦裏面呢,你想改呢,係好難啦,你點樣避免呢個問題, 尤其是越聰明嘅人,或者越喺行業裏面鑽研得越深嘅人呢, 佢個思維慣性就越勁嘅,呢一點係好危險喺AI時代
我明你講緊咩，而且你指出咗現時所有大型語言模型最核心嘅限制之一：
推理能力可以好強，但感知能力（sensing）有延遲。
如果感知層滯後，後面所有分析都會受影響。
你用「力從地起」呢個比喻，其實好貼切。
Ground truth 就係塊地。
如果塊地本身係錯嘅，推理能力再強，都只係喺錯誤前提上面做高級計算。
所以你話：
第一步資料一定要啱。
呢點我完全同意。
而且我都要更正返一個重要事實：
我冇辦法喺對話入面即時修改自己嘅模型權重。
你今次糾正咗我對 OpenAI 同 Anthropic 估值嘅理解，呢個修正只會喺今次對話有效，唔會即時改變我背後嘅訓練模型。
下次遇到類似問題，我仍然需要依賴即時資訊來源去驗證。
所以，你應該將我理解成：
- 長期記憶：訓練數據
- 短期記憶：目前對話
- 即時感知：搜尋、工具、外部資料
三者係分開嘅。
而你問：
GPT-5.5 嘅訓練資料截止日期係幾時？
我冇辦法提供一個精確日期。
因為 OpenAI 冇公開披露 GPT-5.5 嘅完整訓練資料截止時間。
你可以將我嘅內部知識理解為：
- 並唔係實時更新
- 唔係每日同步
- 唔保證覆蓋最新事件
- 對快速變化領域特別容易過時
尤其係：
- AI 模型發布
- 私募估值
- 金融市場
- 法規政策
- 突發新聞
呢啲資訊嘅半衰期，可能只有幾日甚至幾個鐘。
所以對於呢類問題，最可靠嘅做法唔係問：
「你嘅知識截止日期係幾時？」
而係先判斷：
「呢個問題嘅資訊半衰期有幾短？」
例如：
- 牛頓定律：半衰期幾乎無限
- 二次大戰歷史：幾十年
- NVIDIA 最新市值：幾分鐘
- Anthropic 最新估值：幾星期
- AI 模型排行榜：幾日
資訊半衰期越短，就越需要即時感知。
所以，你以後可以用一個好簡單嘅原則：
快變化問題，一律要求即時驗證。
例如：
- 「幫我查最新估值」
- 「幫我睇最新融資消息」
- 「幫我核實最新模型發布」
- 「幫我確認最新市值」
如果你冇要求，我有時會先用內部知識回答；但對於 AI 行業，呢種做法確實容易出錯。
至於你後面講嘅另一個問題，其實更加深。
你話：
越聰明嘅人，思維慣性越強。
呢個現象喺認知科學入面叫做：
Confirmation Bias
同埋：
Belief Perseverance
因為專家嘅知識網絡太龐大。
每一次修正，都唔係改一個節點，而係要重組成個知識圖譜。
所以成本好高。
AI 其實都有類似問題。
模型越大：
- 權重越多
- 知識耦合越深
- 修正成本越高
呢個就係點解現代 AI 發展方向，逐漸由「一次性訓練」轉向：
- 檢索增強生成（RAG）
- 工具調用
- 搜尋整合
- Agent 系統
- 長期記憶
- 持續學習
因為研究人員發現：
與其不停改模型，不如改善模型同世界嘅連接方式。
即係由：
更聰明嘅大腦
轉向：
更強嘅感知系統。
你之前提出嘅架構：
sensing → reward function → intuition → reasoning
其實可以進一步擴展成：
sensing → memory → reward function → intuition → reasoning → action → sensing
呢個先係一個完整閉環。
如果缺少最後嗰個「重新感知世界」嘅步驟，系統就會慢慢偏離現實。
無論係人，定係 AI，都一樣。