无意中试了试GPT5的thinking模式，我对GPT-5改观了

GPT-5更新也有一段时间了，网上的评价褒贬不一。我之前轻度使用了一下，没觉得多好用，就是感觉比GPT-4稍微聪明点，但也没到让人眼前一亮的程度。

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最近在看报告的时候，无意中试了试它的thinking模式，结果...还真有点意外的惊喜。

起因：一个看不懂的公式

在看一份项目报告中水源涵养评价计算的内容，里面有个InVEST模型的公式和参数设置，总觉得哪里不太对劲，但是报告中又没有明确提及参考文献，所以我需要自己搜索下相关内容查找来源。如果直接搜索文献精准定位会麻烦一些，我就搜索了一下相关的定义，然后找到了2篇计算的教程，看到教程里也是直接拿来主义，就想到让AI帮忙调研一下。

先试Gemini：老实说有点失望

习惯性地先问了Gemini，它给了我一段分析，看起来挺有道理的，但问题是——没有任何参考来源。

（gemini回答质量一般，就不放全文了）

对学术问题来说，这种回答真的没办法直接相信，毕竟AI幻觉这个事，随着垃圾语料的注入，越发严重了。

GPT-5 thinking模式：真的不一样

抱着试试看的态度，把同样的问题扔给了GPT-5的thinking模式。

结果确实让我眼前一亮：

真实调研：它真的去搜索了相关的学术资源，还列出了具体的论文和网页链接。我能看到它是怎么一步步找资料的。

可验证的信息源：给出的每个参考都是真实存在的，我点开链接确实能找到相关内容。而且都是专业可靠的学术论文以及相关专业论坛的帖子，并非是不靠谱的来源。

分析质量：不只是罗列信息，还能结合多个来源进行对比分析，指出了我看的那篇论文确实存在的问题。

简单对比

Gemini：

• • 回答听起来合理，但无法验证
• • 没有明确的信息来源
• • 感觉像在复述课本内容

GPT-5 thinking模式：

• • 每个关键点都有文献支撑
• • 调研过程透明可见
• • 针对具体问题进行专项调研

个人感受

最大的感受是幻觉问题确实有明显改善。以前用AI最怕的就是它一本正经地胡说八道，现在至少在学术调研这块，感觉可靠性提升了不少。

当然，我也不是说它就完美了。毕竟AI还是AI，最终的判断还得靠人。但至少现在它给的信息有了可以验证的基础。

对研究工作的帮助

对我们这些做研究的人来说，这个改进还挺有意义的：

• • 文献预筛选：帮忙快速定位相关研究
• • 概念验证：对不确定的问题提供调研方向
• • 跨领域理解：对不熟悉的领域提供入门信息

但我还是要强调，这只能算是研究的辅助工具，不能完全依赖。

小结

从我个人的使用体验来看，GPT-5的thinking模式在学术调研方面确实有了明显进步。特别是调研过程的透明度，让我们能看到AI的"思考过程"，这种可解释性对学术工作者来说很重要。

当然，这只是我个人的体验分享，没啥权威性。每个人的使用场景不同，感受肯定也不一样。但至少对我来说，这次体验让我对AI辅助学术研究有了更多信心。

写在最后：咱就是个普通用户，分享点有趣的发现。技术在进步，我们也在学习。