专家解读OpenAI最新o1模型0913

专家解读OpenAI最新o1模型0913

摘要
本次讨论集中于人工智能(AI)模型的发展，特别是推理和训练方法上的进步。通过回顾从早期模型如'Q12'到'草莓模型'的发展，指出了AI模型在引入基于逻辑的推理方式和改进训练方法方面取得的显著进展。然而，这些模型的开发面临诸多挑战，包括安全性、商业化问题以及数据量不足等，导致部分项目和人员的流失。讨论还着重介绍了OPPO公司在此领域内的重要进展，特别是在云服务方面的成就，体现了其强大的技术创新能力和市场竞争地位。除此之外，探讨了O系列模型的技术优化，强调了其在不同模态下的应用潜力和未来发展方向，包括扩大应用场景、增强功能性等方面。此外，也提到了开源和闭源模型的发展如何推动技术进步和社会发展，以及这些模型在科学编程、自动驾驶等领域的广泛应用。最后，讨论了利用最新AI技术改进企业财务分析的方法，展现了AI技术在数据分析和模型扩展方面的巨大潜力。整体上，这次对话涵盖了AI模型的过去、现在和未来，突出了技术发展的关键里程碑和面临的挑战，同时也表达了对技术进步带来行业变革的乐观预期。

问答

问：为何OBA在发布新模型时会有如此大的变动与人员变动？

答：变动背后的主要原因是源于内部研发的一款名为Q42的强大模型因安全性和商业化考虑未能及时推出，引发了一系列人员变动，且该项目负责人被解雇。

问：专家对OBA最近发布的OE模型产业视角有何看法？

答：专家认为，OBA发布的新OE模型相较于早些时候发布的Cloud 3系列，其训练时间和推荐新范式得到了验证。尽管OEA在模型训练速度上稍慢，但其后续工作重点在于验证和完善。

问：Q42模型与其他模型在推理方式上有何不同之处？

答：Q42模型采用基于逻辑的推理方式，能做到从零到一的推理过程，而非传统认知推理的拼图模式，这种创新引发了内部争论和人员流动。

问：OE模型与之前模型相比，在技术路线方面有何显著变化？

答：OE模型虽在基础架构上做了调整，但在技术层面上没有太大变革。然而，新增的“思维链逻辑”特性使其能够在多模态场景中应用，并具有一定的世界模型和模拟物理规律的能力。

问：目前市场上存在哪些测试能反映模型表现一般的情况？

答：目前市面上的一些测试能够显示出模型在数学上或人类智力层面的测试中表现不佳。

问：通过什么样的训练范式可以解决模型表现一般的问题？

答：通过当前的训练范式，可以发现它是一个可以解决较大问题的情况，尤其是在更大层面做出的验证中。

问：未来技术路线的主要方向是什么？

答：未来技术路线将首先覆盖更多场景，避免技术升级后仍出现某些层面表现不佳的情况，其中一点是要提升专家网络的数量，从之前的200多个发展到500甚至更多，以适应需求增长。

问：当前在专家网络数量上的进展如何？

答：最近的研究认为专家网络数量可以继续往上提升，可能达到500甚至极限情况下的1000个，这是一个早期以来业内一直关注的技术提升点。

问：国内在ME领域的投入和未来发展方向是什么？

答：国内在ME领域相较于国际水平相对较少，但也有所进展，并且计划未来与硬件层面的视觉模态及其他模态融合，同时结合生成和理解功能，像谷歌的模型那样实现统一，形成新的产业应用。

问：短期和中长期来看，O系列模型对整个需求的变化情况如何？

答：中长期看，随着模型维度的提升，体验会带来需求的增长；短期来看，虽然模型在输入输出长度上有所增加，但在成本上并未出现大幅降低，因此用户能否负担得起以及能否广泛使用还存在疑问。

问：对于O系列模型能否引领海外模型的发展方向，以及国内追赶进度如何？

答：O系列模型会引领整个海内外在模型侧的发展，国内在这方面追赶进度较快，其他企业和开源模型也遇到了类似瓶颈，都在探索类似的方法来突破现有技术局限。

问：国内视力模型在追赶大模型的速度上表现如何？

答：在国内，视力模型在追赶大模型（如视频模型）的速度上相对较快。

问：视力模型因其创新性在中国发展迅速的原因是什么？

答：视力模型能够在世界范围内发现更多不同于现有资源条件下的创新点，从而短期内创造出不错的效果。

问：对于国内在大模型（例如文本模型）领域的发展预测是多少时间？

答：我个人预计国内需要半年以上的时间才能达到OE等国际领先者的视频模型水平。

问：OBI发布的增强推理能力在哪些应用场景下表现出显著效果？

答：增强的推理能力对解决科学编程和数学领域的复杂问题特别有用。

问：能否列举并解读一下视力模型未来可应用于哪些场景或方向？

答：视力模型将在多个领域有所作为，比如手机操作系统（Model OS）、企业自动化流程（提升财务报表分析效率、数据分析等）、医疗诊断辅助（利用AI技术为用户提供个性化的健康管理服务）、个性化教育（提供量身定制的学习体验）、客户管理场景（个性化交流与客户服务）、对话式应用（比如通过聊天机器人进行私人健康咨询服务）等。

问：相较于传统模型，OE模型在处理财务报表信息时的准确性和思维方式有何改进？

答：OE模型主要在思维方式上做了改进，即不再单纯追求数据间的关联性分析，而是能够根据实际情况挖掘深层次的数据联系，实现更深入的分析，并且具有更强的意图识别和跨领域发现的能力。

问：为什么在系统中输入OE一个tom t，输出却只显示Tomt部分，而在圣法后侧能显示出完整的输入Pom？

答：这是因为系统通过一系列分析过程，例如微链技术和多次推理（可能达到近30个步骤），能有效捕捉并展示原本隐藏的信息。

问：是否考虑过增加步骤可能导致的凹凸token变短的问题？

答：当前确实存在这个问题，但如果未来能找到解决办法，例如优化内部结构或调整算法，那么这不是一个致命问题。

问：对于财务领域，您认为模型智能化带来的主要变化是什么？

答：模型变得更聪明，更像人，朝着通用AI方向发展，可以避免因思维方式而产生的误解，提高工作效率与准确性。

问：关于OBI新模型“猎户座”的合成数据情况及发布时间有何了解？

答：目前猎户座采用了合成数据来解决问题，效果虽不如纯真实数据理想，但在某些场景下有所改善。至于发布时间，由于多种因素，我没有具体预测日期，但它将是一款具有重要突破意义的中间模型，类似于从GBD3.5过渡至GPD6的过程。

问：OEB发布的进步程度如何与其他版本（如GPT）相比较？

答：这次OEB的发布可视为类似GPT从3.5到4的重大跨越，带来了显著的进步和全新的范式变革。

问：对于AI整体产业和大模型的发展，有哪些特别值得期待的方向？

答：最值得关注的是新的计算范式的降低成本，以及提升性价比。此外，对于模型性能提升，如统一理解生成、增加参数数量等方面也有较大共识，这些都是大家普遍期待的变化。