OpenAI o1：大进步？小技巧？新思路？

主要观点总结

本文介绍了OpenAI新发布的人工智能模型O1，包括其技术进步、小技巧、方法论、新思路等方面。O1在解决数学、编程、科学等领域的问题上有显著进步，采用Chain of Thought等技术提高推理能力。但同时存在计算量大、成本高昂等问题，且其是否真的达到各领域博士级别的能力还有待进一步验证。文章还探讨了人工智能未来发展的趋势，可能会朝能力稀疏化方向发展，形成知识、推理、创意、情感等不同能力模块的灵活组合。

关键观点总结

关键观点1: O1模型的技术进步

O1模型采用了Chain of Thought等技术，提高了模型的推理能力，在解决数学、编程、科学等领域的问题上有显著进步。

关键观点2: O1模型的小技巧

O1模型的面世存在一些疑虑，例如技术壁垒、成本问题以及方法论的真实性等。开放思维过程可能存在安全隐患，OpenAI并未完全公开思维链细节。

关键观点3: O1模型的问题与挑战

O1模型存在计算量大、成本高昂等问题。其是否真的达到各领域博士级别的能力还有待进一步验证。此外，商业化应用也面临一些挑战。

关键观点4: 人工智能的未来发展

未来的人工智能可能会朝能力稀疏化方向发展，形成知识、推理、创意、情感等不同能力模块的灵活组合。人机协同的新机制也将更加紧密和高效。

文章预览

王鹏   腾讯研究院资深专家 经过漫长的等待，OpenAI终于在9月12日发布了新模型O1，用户可以直接访问预览版o1-preview，或者小尺寸版o1-mini。其酝酿了快一年的大招，一会儿Q*、一会儿草莓、一会儿AGI、一会儿GPT5，耗得核心技术团队都快走光了，才终于拿出来让所有人检验和评论。这样一个备受瞩目的产品，势必对行业甚至社会产生深远的影响。而且它不像平时那些版本更新一样，只是简单的技术能力提升，而需要从多个视角和维度去观察和预测其影响。 一、大进步 与GPT-4o相比，o1-preview在解决数学和编程问题上的能力提升了5倍以上，而还未放出的o1则超过8倍！在解决博士级别科学题目的时的成功率，都已经超过了人类专家的水平。理化竞赛能力都超过了人类博士的水平；在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，而推 ………………………………