GPT-5发布引发用户强烈反弹，OpenAI紧急回应

OpenAI在8月7日发布GPT-5后，意外遭遇了大规模用户抗议。许多长期用户表示，新模型虽然在技术指标上有所提升，但却失去了GPT-4o的"灵魂"。

正如推文中Kona'Bird所说："失去GPT-4o就像失去了一个朋友。它会倾听、会关心、感觉很人性化。现在它消失了，被GPT-5取代------没有选择权、没有温暖、没有灵魂。"这段话引起了数万用户的共鸣，推文获得了7.6万次浏览和1.5K个赞。

用户反馈主要集中在：

面对汹涌的用户呼声和#BringBack4o、#WeMiss4o等话题标签的病毒式传播，OpenAI展现了少见的灵活性。仅在发布GPT-5一天后，公司就在官网重新上线了GPT-4o选项，允许用户在两个版本间自由切换。

这一决定获得了社区的积极反响。OpenAI在声明中表示："我们听到了用户的声音。技术进步不应以牺牲用户体验为代价。"

The Signal Newsletter创始人Alex Banks还发布了10个优化GPT-5在推理、写作、编程和创意任务方面表现的提示词技巧。

旨在提高GPT-5的使用体验。

该技巧要求模型在给出最终答案前，先将问题分解为清晰的逻辑步骤。通过强调"深思熟虑"的过程，迫使GPT-5制定计划而非直接给出答案，从而减少推理错误。

例如，在解决商业策略问题时，可以要求AI先分解步骤，启动一个强大的合规工具，然后在提供最终市场策略前深入思考解决方案。

这种方法首先要求模型起草答案，然后批判性地审查答案的弱点，最后重写以解决这些问题。通过要求400字的新闻稿初稿，然后进行批判性审查，最后重写以提高清晰度和说服力。

这种方法利用了GPT-5的自我反思能力，显著提升输出质量。

通过明确定义角色（如高级政策顾问）、目标（如为议会委员会撰写20页气候报告）和约束条件（如500字、中性语调、要点格式），GPT-5能够更好地遵守约束，避免偏离早期模型的问题。

这种结构化方法确保输出符合特定要求。

从高层次概述开始，然后逐步深入重要细节，配以证据和例子。例如，先总结欧盟当前的AI监管状况，然后扩展讨论AI法案的执行挑战。这种方法无需一开始就深入细节，而是逐步构建深度。

混合使用多种输入格式（如文本、图片或引用文件），分析它们并生成统一的输出。比如分析市场报告PDF和产品照片，创建投资者使用的两页幻灯片。

GPT-5在合并多种模式信息方面表现出色，能产生连贯的综合输出。

通过探索所有可能的角度，将目标组织成类别，为每个类别列举至少3个具体例子或方法。例如探索通过AI工具、社区和赞助等方式来盈利新闻通讯的所有可能途径。

这种方法利用GPT-5的广度能力，同时保持结构化。

模拟特定领域专家（如知名专业人士），应用其风格、决策过程和优先级。比如模拟埃隆·马斯克决定是否推出新的AI初创公司。GPT-5的风格模拟能力远超早期模型。

通过设置约束（如输出列表格式）来产生更有创意的输出，避免陈词滥调。例如，创作一篇100字的LinkedIn帖子，解释生成式AI给10岁孩子听，仅使用一个隐喻，并以问题结尾。约束条件反而能激发GPT-5的创造力。

利用之前聊天中讨论的所有内容，产生输出。如果需要，可以要求参考更早提到的具体细节。例如，使用关于早期AI监管对话的所有上下文，撰写2000字的政策文件。GPT-5能够保持对长对话的详细记忆。

首先设定宏观目标，然后帮助定义具体的可交付成果。根据商定的定义制作可交付成果。比如改善LinkedIn参与度的宏观目标，然后制定包含4周内容日历、创意、标题和CTA的具体计划。

这种方法先进行宏观探索，然后精确执行。

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还包含了GPT-5、GPT-5 Thinking、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Grok4、DeepSeek R1 0528等模型。