OpenAI新模型o1的可怕之处在于“编程作为一个职业在今天结束”
还记得OpenAI之前的高层地震吗？
导致Sam 创始人Greggreg免除了Altman。 Brockman辞职，OpenAI矛盾不断激化，是一位名叫Q*(读作Q*-Star）的项目。
据知情人士透露，当时Q*项目取得了重大突破，基础数学题已经可以解决了。与GPT-4不同，GPT-4只能解决有限数量计算的计算器，GPT-4每次都给出同一个问题不同的答案。Q*也许已经有了归纳、学习和理解的能力，而这正是迈向AGI的关键一步。OpenAI的研究人员向股东大会发出警告，Q*重大发现可能威胁人类，而Sam Altman隐瞒了这一点。
OpenAI内部日新月异，而OpenAI本身从来没有正面回应过Q*的出现。
今日，OpenAI突然推出了一款新型号，目前这款车型仍然是前瞻版，它就是传说中的Q*，后来的编号“Strawberry”，如今的OpenAI o1-preview。
与ChatGPT不同，解决复杂问题的新推理模型是一系列。｜OpenAI
o，还是“omini”，包罗万象的o，不过根据OpenAI的说法，这个模型“它代表了人工智能的新高度"，和以前的大模型在工作模式上有很大的不同，所以可以单独建立一个新的系列，从1开始重新计算(GPT5：我老了！)。
至于这个模型是否像Ilya？ OpenAI前核心科学家对Sutskever和其他反水的判断会“威胁人类”、把人类推向AGI(通用人工智能)时代，在道德约束不完善的前提下，每个人都可以看完文章自己判断。
跑赢一切，o1
第一步是熟悉的跑分阶段。
每一代大模型的出现，都会跑出前所未有的新高度，但是这一次的o1却有着本质的不同。
目前流行的大模式大多以聊天机器人的形式出现，很难解释思维路径，发展方向是多模式(能说能听)，在语气和反应上越来越像人。o1不同于它们。
第一，它的目标并非越来越快，甚至越来越慢。。
NoamamoopenAI科学家 Brown说，目前o1秒可以给出答案，但未来可以探索几个小时、几天甚至几周。附上一张图片后，o1在探索了十几秒钟后对一个病例进行了诊断。Noam Brown不言而喻，推理时间长，代表着模型可以构建更长的思维链，进行更深层次的思考。
其次，o1突破了以前大语言模型的死穴，数学。
AIME，美国数学邀请赛比奥运会简单，比SAT难很多，一般用来选拔美国数学最好的高中生。让GPT4-o写邀请赛题只能得12分，但o1一次解决问题得74分。如果取样1000次，重新排序1000个样本的评分函数(这样可以更好地反映模型的预期水平)，o1得了93分，能跻身美国前500名。 名，可以入选美国数学奥运会。
与GPT-4o表现相比，o1在数学方面取得了很大的进步。｜OpenAI
让o1写2024年国际信息学奥林匹克竞赛。（IOI）这个问题，它在10小时内，每个问题最多可以提交50次，得到213分，在人类选手中排名前49%。若将提交频率放到10000次，o1可以获得362.14分，可以获得IOI金牌保送清华。
实际测试中，采用了o1微调版，并非我们可以使用的前瞻版本。｜OpenAI
另外还有很多没有测试的。比如在GPQA(综合理化生智力测试)中，o1在某些问题上超越了相关领域的医生。
简单地说，在已经很强的领域内卷早已不是o1的目的，在语言模型不擅长的复杂逻辑上取得突破。
退一步，进两步
正如上面所说，o1的反应速度变慢了。
在做出反应之前，它会花更多的时间去思考，然后逐步完善思考过程，尝试不同的策略，并从错误中学习。这个很可怕。
而且o1现在已经不是多模态模型了。，OpenAI使用了两年，让大模型可以看到和听到，现在回归自然，o1只能接受字符输入。
变慢变单调，对于o1来说，是退一步，进一步。已经使用o1的人说o1是他们使用过的最聪明的模型，他们之间的对话已经超出了之前的小规模。
客户在一次测试中问了o1一个逻辑谬论问题：“这个问题的答案中有多少个单词？？”
o1思考了十秒钟，并展示了思考的过程。第一个想到，那是一种自我指责的谬论，或者递归问题，在答案没有确定的情况下，答案的字数是无法确定的，“减少不必要的表达对答案的清晰和简洁非常重要”。下一步是计算字数，这需要使句子中存在的数字与句子的字数相匹配。然后它列出了很多句子，在里面找到了最合适的匹配选项。它发现“这五个字”有五个字，所以把句子成分换成完整的答案后，五个句子应该换成七个句子。
所以它回答：“答案中有七个字。”
这一推理过程与我的推理过程没有太大区别。｜X
另外一个例子中，o1用5.6秒、631个token回答了简单的问题“straberry里有几个r”。
从上面的例子可以看出，o1的工作方式与ChatGPT有着本质的不同。如今，o1加入了推理token。，将一个问题分成多个步骤，然后分别思考，然后去掉推理token产生答案。
下面的图表显示了思维链的工作方法，这也解释了为什么o1的响应速度变慢。
使用o1时，不妨使用一些经典的逻辑问题和数学问题来验证其能力。
也许在回答简单的问题时，是否进行多轮推理没有明显的区别，但这种思维能力在解决代码敲击、数学问题和科学领域的复杂问题时是不可或缺的。
在论文中，OpenAI表示，现在，医务人员可以使用o1来标记细胞测序数据，科学家可以使用o1来生成复杂的数学公式来生成量子光学，各个领域的开发者可以使用o1来构建和实施多步工作流程。
更加重要的是，它是思维方式的雏形，是智慧的早期形态。。
新模型，新习惯
由于o1的工作方式与ChatGPT不同，以前看到的教你写prompts的教程也不再适用于这种情况，过多的描述只会消耗大量的token，而不一定会得到更好的结果。
OpenAI写了一个新的token指南，以便所有用户都能理解这一点。OpenAI显示，在o1中，OpenAI最佳prompts是直接而简单的。，一步一步地完成指挥模型或给出一些零散的提示可能会适得其反。下面是一些官方建议：
Prompts应该简单直接。该模型对简短清晰的指令响应效果最佳，无需过多的指导。
防止思维链在prompts中。o1会自己进行内部推理，所以引导它一步一步地思考和解释你的探索路径是没有用的。
最好使用分隔符来提高清晰度。使用‘‘‘’ ’’、<>、§为了帮助模型分批处理问题，等分隔符可以清楚地区分prompts的不同部分。
在生成过程中，限制检索额外的前后文本。只提供最相关的内容，防止过度思考模型。
当我看到第三篇文章时，我对这种格式有一种熟悉的感觉。未来的程序员很可能会用自然语言编程，基本的指令还是那些，只是变成了白话。根据最新的指南，一个好的prompts看起来会是这样的:
<写一个贪吃蛇游戏>
<要3D的>
<蛇遇到外框比赛终止>
或者这样：
§主持人§作家§酒吧老板§油画家§皮匠§银匠§歌星§手鼓艺人§背包客§黄金左脸§法国骑士§禅宗徒弟§
剩下的就交给模型自己想去吧。
给我一分钟，做3D贪吃蛇。
举个贪蛇的例子是有原因的。O1发布不到一天，就有人用它做了很多尝试，包括3D贪蛇。
X上的@Ammaar Reshi使用了极其简单的prompts，只用了一分钟就写出了一条3D贪吃蛇，而且o1还手把手教他如何使用代码。
你学会写prompts了吗？｜@Ammaar Reshi
尽管效果有点简单，但是没有人能说它不是贪吃蛇。
并且相当有趣｜@Ammaar Reshi
网友@James Wade用o1做了一个数据分析app，可以显示每个分布的简短描述和例子，只用了15分钟，这也包括部署时间。他说:我以前从来没有想过做这样的事情。以前太麻烦了。
效果如图｜@James Wade
另一个工作了16年的全栈工程师@Dallas Lones，做一个React需要几分钟。 在Native全栈开发App之后，他感慨地说，自己一开始并没有尽快创业，现在这门手艺已经成为时代的眼泪。“作为一种职业，编程今天正式结束。”。
还有更多的人在挑战o1的极限，已经有人玩过“看谁的问题比较棘手，可以让o1思考的时间最长”的游戏。
现在，o1首先是ChatGPT。 Plus和Team客户开放，而API访问限制将首先向OpenAI开放。 5级用户在API上花费超过1000美元。下一步，OpenAI将逐步向免费客户开放o1低配版。-mini。
那是人类的夕阳吗？
本文来源于微信微信官方账号“果核”（ID：作者：翻转，36氪经授权发布，Guokr42)。
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