📖 AI 总结

OpenAI 表示，GPT-6 在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等“低资源”编程语言上的能力显著提升。这类语言可用的训练代码远少于 Python，却支撑着全球关键基础设施——据 IBM 估算，COBOL 驱动着超过 40% 的网上银行系统和 95% 的 ATM 交易。为衡量进展，OpenAI 构建了两项评测：MultiLangBench 要求模型从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎，GPT-6 Astra 在 20 种语言上的平均测试通过率达 87.4%，而 GPT-5.6 Terra 约为 38%；GPT-6 Luna 以 40.3% 略高于后者，但成本低得多。在将 COBOL 迁移为 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust 的基准上，GPT-6.1 Sol 在低推理强度下准确率为 86.6%，远高于 GPT-5.6 Sol 的 5.4%，提高推理强度后可达 97.9%。这表明 AI 正逐步具备维护和迁移老旧关键系统的实用能力。