要點

編碼的 AI 工具正在迅速進步，以 GPT-5 和 Gemini 2.5 為例，它們自動化了新的開發者技巧。相較之下，像電子郵件編寫這類技能卻沒有同樣的進展。強化差距是 AI 發展中的一個核心因素。 這顯示出 AI 的進步往往是不均勻的，嚴重依賴於強化學習，它對有明確通過-失敗評價指標的任務收益頗多。

情感分析

• 文章的情感大致是資訊性且略微樂觀的，尤其關於 AI 編碼工具的發展。
• 它反映了對 AI 技能發展的混合情感，強調某些領域的快速發展和其他領域的停滯。
• 強調了潛在的經濟影響，對就業市場持謹慎觀點。

文章文本

如 GPT-5 和 Gemini 2.5 之類的 AI 編碼工具正在迅速改進，為開發者提供了一系列新的能力。這些進步在很大程度上得益於強化學習（RL），其在可通過數十億次測試評估的任務中表現出色。強化學習正變得越來越錯綜複雜，尤其在過去六個月中推動了 AI 的顯著發展。

雖然編碼相關技能受益於強化學習，其他型 AI 驅動任務，如電子郵件寫作，則未能見到這些好處。試圖履行多樣角色的聊天機器人和其他應用發現很難取得進展，因為它們的成功不易被類似通過-失敗的標準衡量。

快速進步的差異主要與強化學習的特性有關，因其偏好易於測試並驗證的技能。例如，編碼操作涉及單元測試和安全測試等流程，這些流程已嵌入開發工作流程中並可無縫地整合 AI 驗證，正如 Google 的開發工具高級總監所建議的那樣。

相較而言，諸如撰寫精製的電子郵件或聊天機器人回覆等任務則是主觀的，缺乏清晰的評估標準。然而，為不易量化的任務開發測試套件的潛力仍然存在。這樣的創新可能改變初創公司和經濟格局，正如 OpenAI 的 Sora 2 模型所見，其中複雜的強化學習支撐了 AI 生成視頻的改進。

這一不斷演變的情境強調了日益增大的強化差距。RL 在 AI 中的主導地位不僅增加了對未來可能性的趣味性，也引發了關於對行業影響的關鍵問題，尤其是在 AI 能力不斷發展的醫療服務領域。

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