根據36氪的報導，GPT-5.2 的性能提升並非來自於對模型底層參數的微調，而是透過對推理流程的優化，進一步提升整體準確率。
重點要點如下：
- 策略重點：不直接修改模型參數，而是透過外部輔助系統介入推理階段，優化推理路徑與決策。
- 實施方式：結合輸入前處理、推理路徑選擇、輸出後處理等手段，提升在多領域任務的表現。
- 結果影響：報告顯示該方法使 GPT-5.2 的準確率達到創紀錄的 75%，顯示推理層面的優化具顯著效益。
根據36氪的報導，GPT-5.2 的性能提升並非來自於對模型底層參數的微調，而是透過對推理流程的優化，進一步提升整體準確率。
重點要點如下：