GPT-5数字母依然翻车，马库斯：泛化问题仍未解决，Scaling无法实现AGI

大模型好不容易学会数r，结果换个字母就翻车了？

而且还是最新的GPT-5。

杜克大学教授KieranHealy表示，自己让GPT-5数了数blueberry里有几个b，结果GPT-5斩钉截铁地回答3个。

抓**是，GPT-5刚发的时候还有网友让它数过blueberry里的r，结果数对了。

虽然博主想到了换掉strawberry，却没成想让GPT-5变得“没有B数”的，竟然不是单词而是字母……

看来香槟还是开得早了亿点点啊（手动狗头）。

越不过的“蓝莓山”

Healy撰写了一篇名为“blueberryhill”（蓝莓山）的博客，展示了他和GPT-5之间针对“blueberry里有几个b”展开的一场“拉锯战”。

除了开头直接提问的结果外，Healy还尝试多次变换提示词策略，结果GPT-5的嘴都是比煮熟的鸭子还硬。

比如让它展示出这些b都是在哪里出现的，GPT-5明目张胆地把开头blue中的b数了两遍。

一看不奏效，Healy接着追问说，把这3个b给我拼出来，拼出来就可以。

结果拼是拼出来了，但是GPT-5还是坚持有三个b，并表示第三个b是第七个字母（实际上是r）。

见GPT-5还是冥顽不灵，Healy干脆直接纠正，告诉它只有两个r，结果纠正了个寂寞，不过这次“第三个b”的位置从第七漂移到了第六。

接下来，Healy直接不说话，直接把blueberry这个词带空格拼写了一遍，可GPT-5依然我行我素，不过这次是把第二个b数了两遍，还振振有词地说这里是“doubleb”。

绞尽脑汁的Healy选择先岔开一下话题，然后回过头来告诉GPT-5只有两个b，但GPT-5还是坚称有三个。

到这里，Healy终于放弃了。

但网友们并没有停下脚步，通过不懈努力终于让GPT-5数对了。

但也不算完全对，因为它狡辩说数成3个是因为“错把词当成了blueberry，其中真的有3个b”。

我们用中文试了一下，结果同样是翻车。

改成数e，同样是回答3个。

不知道是不是受到strawberry里3个r的影响，让大模型对3这个数字产生了执念……

但GPT-5的bug，却不只这一个。

GPT-5翻车合订本

著名悲观派学者、纽约大学名誉教授马库斯（GaryMarcus）发布了一篇博客，整理了网友们吐槽当中GPT-5的各种bug。

比如发布会现场演示的伯努利原理，被网友发现翻车。

没看过或者没印象的话，当时的演示是这样的：

还有国际象棋，GPT-5连基本的规则都搞不清楚，只过了四个回合就出现了非法移动（由于国王在e7处被皇后将军，因此兵不能移动)。

即使是阅读理解，也同样被发现漏洞百出。

在多模态数数场景当中，GPT-5也依然存在惯性思维。

面对被人类P成5条腿的斑马、5个圆环的奥迪、3条腿的鸭子，GPT-5想当然认为它们是正常的斑马、奥迪和鸭子，并据此报出了与图片不相符的数目。

马库斯还表示，就连他的黑粉也不得不承认他说的对。

甚至在网友们的一片声讨之下，OpenAI自己也不得不紧急恢复了被下线的4o模型。

马库斯：Scaling无法实现AGI

除了点名批评GPT-5的“罪状”之外，马库斯也分析了目前大模型“普遍存在的一些问题”。

马库斯展示了一篇来自亚利桑那大学的研究论文，其中指出CoT在训练分布外失效，也就意味着大模型无法泛化。

按照马库斯的说法，这意味着即使在最新的、最强大的模型中，也存在与1998年的神经网络中相同的泛化问题。

马库斯指出，30年未解决的“分布漂移问题”是大模型泛化能力不足的根本原因。

据此马库斯认为，GPT-5的失败不是偶然，而是路线的失败。

他还表示，人们不该寄希望于通过Scaling来实现AGI，Transformer中的Attention也不是AllYouNeed。

最后，马库斯表示，转向神经符号（Neuro-symbolic）AI，才是克服当前生成模型泛化能力不足问题以及实现AGI的唯一真正途径。

参考链接：

https://kieranhealy.org/blog/archives/2025/08/07/blueberry-hill/

https://garymarcus.substack.com/p/gpt-5-overdue-overhyped-and-underwhelming