OpenAI发布新模型o1，物理生物化学问题超过博士水平

OpenAI 于 2024 年 9 月 12 日晚间正式对外发布了一款名为 o1 的新模型（o1-preview 和 o1-mini）。该模型最初的代号为“Q*”，也曾被传为“Strawberry”。在训练 o1 模型中，OpenAI 使用了一种称为强化学习（reinforcement learning）的技术，让模型自行解决问题，通过奖励和惩罚来教导系统。随后 o1 采用“思维链”来处理查询，类似于人类通过逐步推理来解决问题的方式。

OpenAI o1 模型特点

o1 模型具有以下显著特点：

• 强大的推理能力：在解决复杂问题方面表现出色，尤其在科学、编程和数学领域。例如，在 2024 年的 AIME 数学考试中，GPT-4o 平均只解决了 12%的题目，而 o1 模型单次测试的平均解题率达到了 74%，如果算上 64 次测试的平均得分，能达到 83%；重新从 1000 个样本中排名，平均得分甚至可以达到 93%。
• 模仿人类慢思考：o1 模型在回答前会反复思考、拆解、理解和推理，然后给出最终答案，具有人类慢思考特质。
• 版本差异：分为 o1-preview 和 o1-mini 两个版本。o1 mini 版在速度、体积和成本方面做了优化，适合处理数学、编程推理等需要快速处理的任务；o1-preview 版则更擅长解决复杂的问题，推理能力更强。

OpenAI o1 应用场景

o1 模型具有广泛的应用场景：

• 科学研究：医疗研究人员可以用 o1 来标注细胞测序数据。
• 物理学：物理学家可以用它生成量子光学所需的复杂数学公式。
• 软件开发：各个领域的开发人员可以用 o1 来构建和执行多步骤工作流。
• 数学领域：帮助解决复杂的数学问题和竞赛题目。 然而，o1 模型在日常生活中的应用相对欠缺灵活性，例如在处理消费电子产品优惠计算等实际生活问题时表现不够理想。

OpenAI o1 发布的影响

OpenAI 新模型 o1 的发布具有重大意义：

• 行业突破：标志着人工智能在复杂推理任务上的重要进展，代表了人工智能能力的新水平。
• 推动发展：为人工智能行业的发展注入了强大动力，可能促使其他公司加大研发投入，推动技术进步。
• 应用拓展：使得 o1 在医疗、物理、数学等领域的应用更加广泛和深入，为相关领域的研究和工作带来便利。
• 引发思考：让人们对人工智能的未来发展有了更多的期待和思考，例如模型的思考时长和未来可能达到的成就。

与 GPT-4o 相比，o1-preview 在需要大量推理的任务上，如数据分析、编程和数学问题，表现更优，推理能力更强、更高效。但在自然语言处理任务上，o1-preview 的表现不如 GPT-4o，因为其训练重点在推理和解决问题的策略上，而不是在语言的流畅度或文本生成的多样性上。