GPT-5 架构猜想：多模态大模型的下一站

从 Transformer 到 MoE

自 2017 年 Transformer 架构诞生以来，大语言模型经历了飞速迭代。GPT-5 预计将采用**混合专家模型（MoE）**架构，在推理效率和模型容量之间取得更好的平衡。

多模态融合

未来的大模型将不再局限于文本。视觉、音频、代码的多模态统一表示，让 AI 能像人类一样理解复杂的世界信息。

关键挑战

• 推理成本：MoE 虽然减少激活参数，但总参数量巨大
• 训练数据：高质量数据的枯竭是最大瓶颈
• 对齐安全：RLHF 和 Constitutional AI 持续进化

多模态不是选择题，而是必答题。