主要观点总结
OpenAI的Self-Play RL新模型o1在数理推理领域取得了傲人成绩，提出了train-time compute和test-time compute两个全新的RL Scaling Law，文章深入分析了o1的技术细节。o1是一个多模态模型，性能在训练时的强化学习和推理时的思考中提升。此外，文章还探讨了o1的推理能力，展示了如何解码一个特定的密文到明文的映射过程，并讨论了o1的推理流程。最后，文章还提到了Self-Play LLM的未来可能性，并给出了两条可能的技术路线。
关键观点总结
关键观点1: o1在数理推理领域的成就
o1在数理推理领域取得了傲人成绩，提出了train-time compute和test-time compute两个全新的RL Scaling Law，展示了其性能在训练时的强化学习和推理时的思考中提升。
关键观点2: o1的多模态特性
o1是一个多模态模型，其多模态特性使其与过去的模型有所不同。
关键观点3: o1的推理能力
o1展示了如何解码一个特定的密文到明文的映射过程，并讨论了o1的推理流程，展示了其强大的推理能力。
关键观点4: Self-Play LLM的未来可能性
文章讨论了Self-Play LLM的未来可能性，给出了两条可能的技术路线，并提到了o1的Self-Play特性如何在大语言模型领域发挥作用。
文章预览
架构师（JiaGouX） 我们都是架构师！ 架构未来，你来不来？ 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。这篇文章用大概一万字的内容，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： 因此它继续叫做 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。虽然现在评价该 Self-Play 方法是否能够泛化
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