将GPT-4.5在故障排除问题上的表现与人类专家的表现进行比较，涉及评估其分析复杂问题，识别原因并提出有效解决方案的能力。尽管GPT-4.5对其前任表现出显着改善，尤其是在数学推理和事实准确性等领域，但故障排除的性能可能会因问题的上下文和复杂性而有所不同。
GPT-4.5的改进
1。增强的推理功能：GPT-4.5具有先进的经过经过经过经过经过经过经过经营思想的推理结构，使其可以更有效地解决多步问题。这种改进对于故障排除至关重要，因为它使模型能够将复杂的问题分解为可管理的零件并提供更准确的诊断[3]。
2。减少的幻觉：GPT-4.5与以前的模型(如GPT-4O和O1)相比，产生错误信息的可能性较小，这在精确度是最重要的情况下对故障排除是有益的[8]。幻觉的减少意味着GPT-4.5提出的解决方案更可靠，并且基于实际知识而不是捏造的信息。
3。改进的上下文理解：模型可以更好地理解问题中的细微差别，并提供适当的上下文和局限性的更精确的回答。此功能对于故障排除至关重要，在这种情况下，了解问题的特定上下文对于识别正确的解决方案至关重要[3]。
###与人类专家的比较
尽管GPT-4.5提供了重大进步，但与人类专家相比，其在故障排除方面的性能仍然好坏参半：
- 复杂性和细微差别：人类专家通常拥有特定于领域的知识和经验，使他们能够更有效地处理高度复杂和细微的问题。 GPT-4.5尽管有所改善，但仍可能在需要广泛的领域专业知识或微妙判断的问题上遇到困难。
- 上下文适应：人类专家可以更轻松地适应新的或不寻常的环境，而诸如GPT-4.5之类的AI模型可能需要额外的培训或微调来有效地处理新颖方案。
- 解决问题的创造性问题：人类专家经常将创造性的解决问题的技能带来故障排除，这对于AI模型复制可能是具有挑战性的。尽管GPT-4.5可以根据其培训数据生成广泛的解决方案，但它可能并不总是与人类专家的创新思维相匹配。
总而言之，尽管与其前任相比，GPT-4.5在故障排除功能方面提供了很大的改进，但它仍然落后于人类专家的特定领域专业知识，上下文适应和创造性问题。但是，它仍然是一般故障排除任务的强大工具，尤其是与人类的监督和专业知识相结合时。
引用：
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-hores-how-good-this-model-is
[3] https://9meters.com/technology/ai/gpt-4-5-begins-rollings-rolling-to-plus-and-plus-and-team-users-next-week------------------ to-enterprise-anderprise-and-edu-users-the-users-the-following-the-following-the-following-the-following-theek
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10884900/
[5] https://techcrunch.com/2025/02/27/openai-unveils-gpt-4-5-orion-rion-its-largest-ai-model-yet/
[6] https://www.technologyreview.com/2025/02/02/27/1112619/openai-just-real--gpt-4-5-and-4-5-and-says-it-is-is-is-is-is-is-is-is-bigest-biggest--------------------------------------------------
[7] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1iyw6kh/information_gpt45_is_is_coming_this_week_week_but_its/
[8] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point-general-point5-general-purpose-large-lange-lange-model.html