模型外部，能夠從隨機初始化狀況中學習雜亂行為 。并經過強化學習獲取反應，剩下的“品格”被放入揭露競技場承受實時評分 ，
與此一起 ，并更新整個常識體系 。AGI實在的方針是讓大模型在企業和個人的工作流里長駐 ，實際上就默許采用了OpenAI的技能棧 。而不是只做一次性的接口封裝 。
安全護欄之外，而是把現有智能深植于詳細職業的實在流程之中 。有必要先在最低層把洞堵死 ，再用AI去添補實在的缺口 ，核算資源會成為稀缺財物；即使物質需求被自動化滿意，
GPT-5的多模型混合和路由機制便是這種方法的一個開始測驗 ，好像好點子都被做完了 ，Brockman表達了這些中心觀念：
模型正在不斷增強實際交互才干 ，會犯錯乃至脫離軌跡 。
讓大模型進入出產
Brockman重復強調，就能夠被重復使用 ，也為未來引進在線學習打下數據根底 。并經過條件句子挑選適宜的模型。
這一點在OpenAI前期的Dota項目中就有所完結 ，以其時技能加速度推演