OpenAI 发布 o1 系列新模型，文科生转型理科生了？

### OpenAI 新发布的 o1 系列模型分析

北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 公布了一系列新型 AI 大模型——o1 系列，旨在解决复杂问题。这一发布被视为标志性的突破，o1 系列模型能够进行复杂的推理，超越之前的科学、编码和数学模型的能力，展示了该领域的巨大进步。对这一新模型的看法和它可能带来的变革引发了广泛讨论。

#### 1. o1 系列模型的显著特征

**答主：卜寒兮**

根据官方数据，o1 系列模型的表现确实令人印象深刻。例如，在国际数学奥林匹克（IMO 资格赛）中，GPT-4o 仅解决了 13% 的问题，而 o1 模型则达到了 83%。在安全性测试中，o1-preview 的得分高达 84，而 GPT-4o 仅为 22，这显示了 o1 能力的跃升。

OpenAI 表示，o1 系列模型在处理复杂推理任务方面取得了显著进展，代表了人工智能的新高峰。因此，将模型编号重置为 1。当前，用户可以访问 o1-preview（仍在更新中）和 o1-mini（效率更高，价格更低，特别适合开发人员使用）。

**使用方法：**
– 付费用户（ChatGPT Plus 和 Team）可以开始使用 o1-preview 和 o1-mini，每周限制分别为 30 和 50 条消息。
– 开发者（API 使用级别 5）也可以进行原型开发，每分钟限制 20 次请求。
– 免费用户将在近期可以访问 o1-mini。

#### 2. o1 模型的推理能力

o1 模型的关键在于其思考过程。与之前的模型相比，o1 在回答前会花时间进行深思熟虑的推理，尤其擅长科学、编码和数学的复杂问题。这一变化使得它在处理系统 2 思维（慢速和深思熟虑的思维）方面表现突出。

在 OpenAI 的一段演示视频中，o1 模型完成一项编程任务前，花费了 21 秒进行思考，包括理解用户需求、设计解决方案等。这表明，o1 能够在思考过程中进行自我检查，达到更高的回答准确度。

虽然 o1 没有在所有领域明显超越之前的模型，但它确实展现出了在复杂问题上进行深度推理的能力。这打破了之前“规模法则”造成的瓶颈，使得模型在复杂问题上的表现显著提升。

#### 3. 与人类水平的对比

**答主：平凡**

o1 模型在不少任务上的确表现得超越 human PhD level，但并不意味着它能达到人类博士的综合能力。即使在诸如基因标注等领域，o1 能够迅速获取知识，但基础知识的掌握和思考能力之间的平衡依旧至关重要。

思考能力的提升与基础知识的掌握是相辅相成的，而推理能力并不是完全的替代。换句话说，仅凭推理能力而不具备扎实的基础知识，o1 在解决某些实际问题上仍可能出现错误。

OpenAI 的实证和研究进展表明，推理能力的提升来自于对推理过程中各环节的优化。正如研究员 Jim Fan 所指出的，OpenAI 在推理缩放法则方面的领先布局，确实使得数学和编程问题的性能有所增强，但这并不能简单地等同于达到博士水平。

### 结语

OpenAI 的 o1 系列模型确实在许多方面体现了超越以往能力的巨大潜力。它通过深厚的推理过程提升了处理复杂问题的能力，为未来的技术应用和发展铺平了道路。然而，目前模型是否具备人类博士水平依然需要更全面的验证。最终，这一进展既是对于技术的重大推动，也是对未来 AI 应用场景的一次深远思考。