ChatGPT或悄悄降智：后台动态调整能力

本文作者作为深度用户，推测ChatGPT可能在不改变用户可见的思考预算（Juice）的情况下，悄悄降低其能力。当用户消耗月度或周平均成本的80%后，系统会采取动态调整策略：对可验证的硬逻辑任务（如代码、数学）保持全参数模型，但对难以量化的软逻辑任务（如写作、分析）则更激进地路由到蒸馏模型或通过动态注入指令（如思维链截断、强制收敛）来压缩推理深度。作者用“学霸”和“学渣”的比喻解释模型差异，指出这种策略可能帮助OpenAI在维持纸面承诺的同时节约成本。这一观点揭示了AI服务的潜在运作机制，对关注AI技术的读者有启发性，引发对AI服务透明度的思考。