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未经作者许可禁止转载 封面图片来自Unsplash，基于CC协议 本文中的观点仅代表作者平台人人产品经理提供信息存储服务而已 前段时间，OpenAI发布了一个针对复杂推理问题的大型模型——哦，也称为模型草莓。这个大模型一发布就引起了很多关注，但基本上都是关于使用和测试的。在本文中，我们将探讨 o 模型背后的创新和原理。速读6 简介：o是OpenAI发布的新的主要模型。九月的复杂推理问题，山姆总是称之为“草莓”。



该模型能够在回答 科威特电话号码列表 问题之前“思考”更长时间，并推理链内化学习，通过排除推理链中的问题，不断验证和修正模型。性能：O模型在编程、数学、物理、化学等博士级问题上有显着提升，但在写作等任务上表现不如GPTo。组成：O系列包括o、o-previev和o-mini。 o 尚未公开发布，但 o-preiview 付费用户和 API 用户已经可以使用。 o-mini 速度更快且更具成本效益。



影响：新的缩放法则已经出现。 Ilya 用一句话概括了强化学习：让 AI 使用随机轨迹尝试新任务，如果效果超出预期，则更新神经网络的权重，以便 AI 在下一个任务开始之前记住更多地使用这个成功事件。尝试。游戏本身：本质是利用人工智能的无限计算能力来弥补数据效率的不足。批判模型：通过分解推理过程并使用额外的更强、更专业的批判模型，可以将推理过程的监督扩展到更复杂的问题。技术假设： . MCTS 搜索。 PRM 仅在响应不可接受时才执行 MCTS 搜索，或者使用更经济的搜索。