主要观点总结
OpenAI发布了名为o1的多模态自我博弈强化学习模型，它在数学推理领域取得了显著成绩，提出了train-time compute和test-time compute两个全新的强化学习扩展定律。该模型以自我博弈方式提升Reasoning能力，并展示了在不同领域应用自博弈RL的潜力。o1展示了在特定领域post train后性能提升的可能性，尽管需要更多的计算资源和时间。该模型在推理时具有长时间思考的能力，并能够在没有人类参与的情况下进行逻辑推理。未来，自博弈RL在大语言模型中的应用预期将成为一个重要技术方向。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI o1的发布及其重要性
o1是一个多模态自我博弈强化学习模型，它在数学推理领域取得了显著成绩，提出了train-time compute和test-time compute两个全新的强化学习扩展定律。
关键观点2: o1的Reasoning能力提升方式
o1通过自我博弈方式提升Reasoning能力，并在推理时具有长时间思考的能力，能够在没有人类参与的情况下进行逻辑推理。
关键观点3: o1的推理能力表现
o1在推理时，通过提出假设、验证思路和反思过程，展现出了逻辑推理能力。
关键观点4: o1的技术路线推演
o1的技术路线包括self-play actor-critic RL，其中Generator和Verifier模型相互对抗并提升。通过增加Verifier的判别能力，可以更有效地利用负例数据。
关键观点5: o1的未来应用前景
自博弈RL在大语言模型中的应用预期将成为未来一个重要技术方向，尤其是在通过稀疏全局奖励信号和self-play突破专有领域方面。
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大模型智能｜分享 来源 | 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。 01 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于低调了，很多人都没有注意到这个拉爆了所有其他多模态框架 的78.1分。 那么这个o1，说明这个技术路线就是一个全新的模型pipeline 弄出来的了。作为一个全新的多模态Self-play RL模型，首秀的成绩还是相当不错的。虽然现在评
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