花呗的资金通常是用于线上和线下消费，并不支持直接提现到银行账户。然而，有一些方法可以变通地将花呗的额度变现出来，但需要注意这些方法的合法性和风险。以下是一些常见的变通方法：秒到商家；1024370571
一、花呗怎么借钱教程
如何将花呗的钱提出来？
1、通过扫商家二维码 花呗只能扫商家二维码进行支付，无法扫个人二维码进行提现。所以，如果你想要将花呗里的钱提出来，可以尝试通过扫商家二维码的方式进行操作。在支付宝APP中，打开扫一扫功能，扫描商家二维码并选择花呗支付，即可将花呗资金转入商家账户中。
2、需要注意的是，这种方法需要你拥有可靠的朋友或合作伙伴愿意帮助你进行操作。同时，也要注意控制好资金转入转出的频率和金额，避免触发系统的风控。
二、支付宝花呗额度怎么提现出来
1、代买自套法提现出来
大家在需要用花呗套现时，可以询问一下周边的亲朋友好友是否有购物、购票的计划。当有人需要进行大额消费时，大家可以通过蚂蚁花呗替对方支付。这种方法是相对简单、低成本的套现方法。
2、转卖自套法提现出来
如果大家觉得使用代买自套法有些尴尬，那么大家可以尝试一下转卖自套法。大家可以先在58同城、赶集、闲鱼上面出售一些商品、比如手机、电脑、平衡车等。如果有人拍下商品，大家就可以用蚂蚁花呗为对方购买一个新的产品，然后再专卖给对方。
3、门店自套法提现出来
现在，大多数的商场都接受支付宝付款。大家可以先到商场选择一件商品购买，然后在2-3天以后，根据7天无理由退货的规定，将商品退回。这样，大家就成功实现自己套蚂蚁花呗了。
4、开店自套法提现出来
大家可以让自己的亲戚朋友开一家淘宝小店，随便卖一些东西。大家可以先在店里用花呗买一些，然后让对方将购物的款项提取出来给我们。银行信息港小编提醒大家，这种方法只能自己套现使用，千万不能用来牟利，否则可能触犯法律。
5、商家合作法提现出来
直接找靠谱商家帮你操作，商家有专业的渠道和风控手法，需要收取一定的手续费，
为了揭示其最新旗舰模型GPT-5背后的战略思考，以及支撑其持续创新的独特研究文化，OpenAI的两位核心大脑——首席科学家雅各布·帕乔基（Jakub Pachocki）与首席研究官马克·陈（Mark Chen），接受了 a16z 的普通合伙人 Anjney Midha 和 Sarah Wang最新独家访谈。
在这场对话中，帕乔基和陈不仅阐述了GPT-5致力于将“推理”能力主流化的核心使命，更首次系统性地披露了OpenAI的终极研究目标——创造一个“自动化的研究员”，以实现科学发现的自动化。他们坦诚地探讨了传统评估基准饱和后的新挑战，分享了OpenAI在人才招聘、组织文化建设以及平衡基础研究与产品开发方面的独特策略。
核心观点：
• GPT-5的核心使命： 将模型的“推理”能力从专业领域推广到主流应用，让AI默认具备更强的思考和代理行为能力。
• 终极研究目标： 制造一个“自动化的研究员”，实现新思想和科学发现的自动化，并最终自动化机器学习研究本身。
• 超越传统评估基准： 传统基准已近饱和，未来的评估重点将转向模型在数学、编程竞赛等真实世界指标上的表现，以及在经济相关领域做出实际发现的能力。
• OpenAI的研究文化： 文化核心是保护基础研究，鼓励研究人员着眼长远，专注于发现深度学习的新事物，而非追赶短期竞争。
• 编码新范式已经到来： 对于新一代的开发者而言，默认的编码方式已经是“氛围编码（vibe coding）”，即通过与AI协作来完成编程任务。
• 不变的约束： 算力永远是稀缺资源，物理世界的约束（如能源）将是未来AI发展的重要考量因素。
GPT-5的核心使命：将“推理”能力主流化
在过OpenAI的模型矩阵中存在一种用户体验上的割裂：以GPT-4为代表的“即时响应”模型，和以O系列为代表的“长时思考”模型。而GPT-5的诞生，正是为了终结这种分裂，将强大的“推理”能力作为一项默认配置，提供给所有用户。
马克·陈解释了这一战略背后的思考：“在策略上，我们不希望我们的用户对，我应该使用哪种模式感到困惑？……我们认为未来是关于越来越多地推理，越来越多地关于智能代理。而且，我们认为GPT-5是朝着默认提供推理和更具代理行为能力的方向迈出的一步。”
这意味着，GPT-5不仅仅是性能的线性提升，更是一次产品哲学的根本性转变。它旨在智能地判断用户请求所需的“思考量”，从而无缝地融合快速回复与深度推理，让强大的代理行为能力成为AI服务的基础设施，而非一个需要用户手动选择的高级选项。雅各布·帕乔基补充道，“相对于O3，以及我们之前的模型，这个模型在各个方面也有许多改进。但是我们主要的，这次发布的论点确实是将推理带给更多的人。”
在内部测试中，GPT-5的能力已经让专业领域的顶尖人才感到惊讶。马克·陈分享道：“我们会让模型和我们的一些朋友一起尝试，他们是专业的物理学家或专业的数学家……他们尝试GPT-5 Pro，然后说，哇，这是之前的模型版本无法做到的。这对他们来说是一个灵光一闪的时刻。”
超越饱和基准：衡量“真实发现”的新标尺
随着模型能力的指数级增长，一个严峻的问题摆在了所有AI研究者面前：传统的评估基准正在迅速饱和。当模型在各项测试中的得分从98%提升到99%时，这种微小的增益已不再能真实反映其能力的本质飞跃。
帕乔基坦言，OpenAI正面临“伟大评估的赤字”。他指出，随着强化学习等新训练方法的引入，模型可以在特定领域达到极高的专业水平，但这并不总能泛化到其他任务。因此，评估体系必须进化。
未来的评估重心将从标准测试转向衡量模型在真实世界中的“发现”能力。帕乔基明确表示：“我认为我们关注的重点是模型能够发现新事物的实际标志。我认为对我来说，今年最令人兴奋的趋势，以及实际的进步迹象，是我们的模型在数学和编程竞赛中的表现……我们正在关注的下一组评估和里程碑将涉及实际的，发现，以及实际的，在经济上相关的……事情的进展。”
马克·陈对此表示赞同，他认为像国际数学奥林匹克（IMO）、AtCoder编程竞赛等，是“未来研究成功的真实世界指标”，因为世界上许多顶尖的研究人员都曾在这些竞赛中崭露头角。让模型在这些领域取得突破，是通往真正创新的必经之路。
终极研究目标：打造“自动化的研究员”
在访谈中，帕乔基首次系统性地揭示了OpenAI研究项目的“终极目标状态”，一个贯穿其所有研究工作的宏大愿景。
“因此，我们研究的主要目标是生产，一个自动化的研究员。因此，自动化新想法的发现。”他解释说，这个目标的一个具体体现，就是自动化机器学习研究本身，但这可能会显得过于“自我参照”。因此，他们也正在积极探索如何自动化其他科学领域的进展，例如物理学、数学等。
衡量这一进展的关键指标，是模型能够独立思考和解决问题的时间跨度。帕-乔-基认为，当前模型在编程竞赛等领域的表现，相当于“大约1到5个小时的推理程度”。而OpenAI的下一个核心研究方向，就是“扩展这个时间范围，包括模型在非常长的时间范围内进行规划的能力，以及实际保留记忆的能力。” 这意味着，未来的AI不仅要更聪明，更要具备长期的专注力、记忆力和项目管理能力，才能从解决“习题”真正跨越到进行“研究”。
OpenAI的研究文化：保护基础研究与招聘“穴居人”
要实现如此宏大的目标，离不开一个独特的、能够抵御外界噪音的研究文化。在当今AI领域竞争白热化的背景下，各大实验室很容易陷入追赶彼此最新发布的短期竞赛中。而OpenAI的领导者们，则将“保护基础研究”视为其文化的核心。
马克·陈强调：“我认为实际上最重要的是确保你保护基础研究……你不能让他们被拉向所有这些不同的产品方向。”帕乔基也补充道，他们的工作很大一部分是确保研究人员有足够的空间和舒适感去思考“一年或两年后事情实际上会是什么样子？”，而不是仅仅在当前范式中进行迭代改进。这种对长远目标的坚定信念，使得OpenAI能够持续在前沿领域进行创新。
“我们真的不喜欢抄袭，”帕乔基说，“我认为人们会受到这个使命的鼓舞，你们实际上是在发现关于深度学习堆栈的新事物。”
在人才招聘方面，OpenAI同样有着与众不同的标准。他们不只关注那些在社交媒体上声名显赫或发表了引人注目论文的研究者，而是更倾向于寻找那些能够解决难题的“穴居人（cave dwellers）”——即那些在幕后默默进行深度工作的人。帕乔基解释说：“我们寻找的一个东西是，在任何领域都解决过难题。我们很多最成功的研究人员，他们的深度学习之旅始于OpenAI，并且在其他领域工作过，比如，物理学，或者……金融。” 扎实的技术基础、挑战雄心勃勃问题的渴望，以及最重要的——坚持（persistence），是OpenAI最看重的品质。
