研究发现：OpenAI首款“推理”模型o1：人工智能的下一场豪

美呗贤果

OAI刚刚发布了其全新人工智能模型――1。虽然称听起来像是随便起的，但1承载着OAI对未来AI发展的雄心壮志。简而言之，1是一款先进的“推理”模型，具备处理更复杂问题的能力，并且运算速度超过人类。然而，值得注意的是，1的使用成本显著高于以往的模型，这可能会成为用户的一大考量。
对于关注AI行业动态的用户来说，1其就是此前备受热议的“S”模型。此次，OAI不仅推出了1，还发布了一个更为经济惠的“迷你版”――1-，后者在价格上更加亲民，但在功能上有所简化。
在多AI模型订阅平台POE上1模型使用每一次约为25000积分（约合35元人民币）
在多AI模型订阅平台POE上GPT4模型使用每一次约为25000积分（约合35元人民币）
1：际上手体验，高考数学包OK！
在多AI模型订阅平台POE上，近日更新了对1模型的支持。尽管1模型目前仍处于测试阶段，每天仅限3条使用权限，并且每发送一条消息所消耗的积分大约是常规GPT-4模型的50倍，许多用户仍然愿意尝试。需要注意的是，使用1时回复速度较慢，通常需要等待较长时间。
我们对1模型进行了几道逻辑题和数学题的测试，旨在比较它与CGPT-4-L之间的差异，特别是1模型在逻辑推理方面的表现。
测试一：911和99哪个更大
这是GPT模型常常犯错的题目，因为它容易在小数点后的数值比较中产生“幻觉”，错误地认为911比99大。CGPT-4-L在这一题上也给出了错误答案，未能正确处理数值的大小关系。
CGPT-4-L
然而，1模型在这道题上不仅给出了正确答案――99更大，并且进一步探讨了当数字比较不是单纯数值时，可能存在的其他歧义情况。1模型的回答不仅准确，还展示出它在逻辑上的深度思考能力。这种对问题多维度的理解反映了它在逻辑推理上的势。
1-
测试二：在客厅的桌子上放着一个杯子，杯子里有一个戒指。之后，杯子被移到了书房的桌子上，再移到了卧室的床上。在那里，杯子曾被翻倒过一次，随后又恢复了原样。之后，杯子被放回了客厅的桌子上。现在，戒指在哪里
CGPT-4-L
1-
从两者的回答来看，1在逻辑推理上的表现更加精准，其对问题的理解和回答的条理性都要于CGPT-4-L。
测试：2022年高考数学的比较后一道大题（仅测试首问的推导过程）。
CGPT-4-L
1标准版
在这道题中，1模型的推导过程与标准答案完全一致，展示了它在数学逻辑上的严谨性和准确性。而CGPT-4-L在推导过程中出现了错误，未能正确理解题目并给出符合标准的推导步骤。
1：AI推理能力的全新登场，价格却不够亲民
1的发布标志着OAI在现类人智能方面迈出了关键一步，尽管这一进展的成本相对较高。借助1，AI不仅能够协助编写代码，还能解决那些需要深度思考的问题。然而，开发者若欲使用1，成本将相当昂贵：在API中，每处理100万个输入令牌（一种计费方式）需支付15美元，输出令牌则需60美元。相比之下，GPT-4的价格仅为5美元和15美元。
1的“特别训练”：AI学到了什么
OAI研究团队负责人JT透露，1的训练方式与以往模型存在“根本性差异”。尽管他未详细说明这些创新技术，但他提到1采用了一种全新的化算法，并使用了专门的数据集进行训练。
传统的GPT模型擅长模仿训练数据中的模式，类似一只能说话的聪明鹦鹉。而1则表现出自我学习的能力。OAI通过强化学习的方法训练1解决问题，简单来说，就是“做对了给奖励，做错了则纠正”。此外，1还采用了一种称为“思路链”的方法来处理问题，这类似于AI版的“步步为营”，让它能够像人类一样逐步分析和解决问题。
OAI表示，这种全新的训练方法使得1变得更为智能和可靠。“我们发现模型的幻觉现象有所减少。”
1能力官方解读：单边天才
与GPT-4相比，1在多个方面表现出显著势：它在编码和数学问题上的处理能力更强，并且能够清晰地解释其推理过程。OAI首席研究官BMG甚至打趣道：“1在解决AP数学考试题目上肯定比我当年表现得更好，尽管我大学期间还辅修了数学。”
OAI-S
为了验证1的力，OAI使用国际数学奥林匹克资格考试对其进行了测试。结果显示，GPT-4仅答对13%的题目，而1则表现异，答对率高达83%。这一成绩疑令人印象深刻，但也不可忽视其局限性。尽管1在复杂推理方面表现出色，但在处理广泛的世界知识时却不及GPT-4，甚至缺乏浏览页、处理图像和文件的能力。换句话说，1或许是个聪明的数学家，但仍然是“闭关修炼”的高手。尽管如此，OAI依然认为1代表了一种全新的能力，象征着AI发展的新起点，并赋予其具有重启意义的称――1，暗示着AI进化的全新阶段。
外对新模型的测试与使用评价
外对新模型的测试与使用评价
外对新模型的测试与使用评价
MG也坦诚道：“我们以前在命方面确不太成功，希望这次的1能够成为我们命风格的全新开始。”
AI的未来：推理能力只是开始
大型语言模型本质上并不具备真正的“智能”，它们只是通过大量数据寻找模式，预测下一个比较可能出现的词语。举个例子，早期的CGPT甚至会错误地认为“”只有两个R，但新的1模型则能够正确处理这一问题。
外用户使用1速搭建一个
据报道，OAI正在以1500亿美元的估值筹集更多资金，其未来的发展很大程度上寄希望于像1这样的推理模型。毕竟，如果AI能够从简单的模式识别进化到真正的推理，不仅在医学和工程等领域将现突破，甚至有可能成为未来自动化代理的基础。然而，目前1的推理速度尚不够，法胜任真正的代理系统，加上开发者使用成本较高，OAI的梦想可能还需要更多时间才能现。
正如MG所说：“我们在推理能力上已经研究了好几个月，因为我们认为这是AI的关键突破。”从根本上讲，1代表了一种全新的模型模式，能够解决真正困难的问题，向类人智能迈出了重要一步。
展望未来，AI的发展将不仅仅局限于模式识别和简单的任务自动化。随着推理能力的提升，AI有望在更多复杂领域展现其潜力，辅助人类进行决策、创新和解决重大挑战。虽然当前的技术仍然存在诸多限制，但每一次突破都让我们离全面智能的AI世界更近一步。随着技术的不断进步和成本的逐步降低，AI将在教育、医疗、科研等各个领域发挥越来越重要的作用，成为推动社会进步的重要力量。

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