OpenAI o1 self-play RL 技术路线推演

主要观点总结

MLNLP 社区是一个由国内外机器学习与自然语言处理学者联合构建的学术社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流进步。社区为从业者提供开放交流平台，并探讨了OpenAI的self-play RL新模型o1的技术细节和推理能力。

关键观点总结

关键观点1: MLNLP 社区介绍

MLNLP 社区是由国内外机器学习与自然语言处理学者构建的学术社区，旨在促进学术、产业和爱好者之间的交流进步。

关键观点2: OpenAI self-play RL新模型o1的技术细节

o1是一个多模态模型，其性能在训练时的强化学习和推理时的思考中稳定提升，展示了在数理推理方面的能力。

关键观点3: o1的推理能力

o1通过自我博弈持续提升策略，展现了提出假设、验证思路、反思过程等逻辑推理能力。

关键观点4: 技术路线推演

o1的技术路线可能包括self-play actor-critic RL，并探讨了训练时和推理时的scaling方式。

关键观点5: 社区作用

MLNLP社区为从业者提供开放交流平台，促进了机器学习和自然语言处理领域的进步。

文章预览

MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 知乎 作者 | 曹宇 OpenAI 的self-play RL新模型o1最近交卷，直接引爆了关于对于self-play的讨论。在数理推理领域获得了傲人的成绩，同时提出了train-time compute和test-time compute两个全新的RL scaling law。作为领域博主，在时效性方面肯定卷不过其他营销号了，所以这次准备了大概一万字的内容，彻底深入分析并推演一遍其中的相关技术细节。 o1，而今迈步从头越 首先要说一下，o1是一个多模态模型，很多人包括 Jim Fan  都忽略了这一点： 因此他继续叫做o，作为omni系列是没有任何疑问的。只不过这次发布是过 ………………………………