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复刻OpenAI O1大模型
概述 OpenAI最近发布的o1模型是人工智能领域的一个重要突破。这个模型在数学、代码、长程规划等领域取得了显著的进步。o1模型的特点是它能够进行复杂的推理，并在给出答案之前像人类一样进行深思熟虑。 o1模型的技术关键在于强化学习的搜索与学习机制。 这种方法不仅提高了模型在特定任务上的表现，还增强了其在更复杂问题场景中的泛化能力。 o1模型的应用前景非常广泛，包括科学研究、软件开发、数学问题求解、经济学分析、生物医学研究以及量子计算等领域。 例如，在处理物理、化学和生物问题时，o1的表现可以与该领域的博士生水平相媲美。在国际数学奥林匹克竞赛的资格考试中，o1的正确率达到了83%，远超之前的模型。 具体到技术实现上，COT通常通过以下步骤对大语言模型进行增强： 示例引导（Example-Guided）：在训练时，提供包含中间推理步骤的示例，引导模型学习如何构建思维链。
39910编辑于 2024-11-26 - 来自专栏算法一只狗
o1推理大模型到底有多强？
针对o1推理大模型。最新收益的肯定是数学领域的。毕竟刚刚开始发布的时候，o1大模型本身就是针对数学领域有明显的提升。 数学能力大幅提升：在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，而o1推理模型的得分为 83%。 Coding能力相比于gpt4o也有明显提升我之前曾经测试过o1大模型的能力。 ：7/15这道题目，其实我测试过很多推理大模型，比如KIMI最新的K0-math数学推理大模型：一开始的解答过程基本没有什么问题：它先定义了a，b，c三个作为前三次抽到的号码，然后可以得到 =( + ) ，但是问题在于，由于引入了模型的反思机制，整体的推理速度明显比之前的所有模型要慢得多：对于同样一个问题，虽然 GPT-4o 没有正确回答，但 o1-mini 和 o1-preview 都正确回答，并且
21110编辑于 2024-12-27 - 来自专栏算法一只狗
OpenAI发布的o1大模型原理初探
这里研究者会引入COT（思维链）的方式，让大模型去拆解问题，然后思考。所以o1模型其实本质就是这样，在给出答案的时候，会首先在内部生成思维链，把问题拆解后再解答。 比如，OpenAI研究副总裁Mark Chen在o1发布后表示：“现在的大模型可能已经出现了一些意识” OpenAI目前把人工智能划分成5个等级，认为这次的o1大模型其实已经处于第二个阶段，因为它本身具备了较强的推理能力 而有人也拿高考题对o1大模型进行测试，其做高考题的水平确实取得了比较长足的进步。 何况现在各家大模型同质化这么严重，此时推出o1模型能够重新稳固OpenAI在大模型的领先地位。这一次，可能一个新的时代要到来。 __biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652522576&idx=1&sn=769ffe0dc30ec80750e918cb51009f9c&scene=21#wechat_redirect
2K34编辑于 2024-09-22 - 来自专栏深度学习与python
o1 不是聊天模型
o1 不是聊天模型 我是如何从讨厌 o1 到每天用它来解决最重要的问题的？ 我学会了如何使用它。 我与持不同意见的人进行了交谈，越交谈就越是意识到自己完全弄错了：我把 o1 当成了一种聊天模型，但 o1 并不是。 如何使用 o1 ？ 如果 o1 不是聊天模型，那它是什么？ 关注目标：事先准确地描述你想要什么，而不是你想怎么做 在给模型提供了尽可能多的上下文之后，接下来的重点是解释希望它输出什么。 对于大多数模型，我们接受的培训是，告诉模型我们希望它如何回答我们。 未来展望 我非常期待看到这些模型的实际应用。 我认为 o1 将使某些产品首次成为可能——例如，可以从高延迟、长时间运行的后台智能中受益的产品。 用户愿意为什么样的任务等待 5 分钟？一小时？一天？ o1 支持结构化生成和系统提示，但不支持流式处理。 考虑到响应所需的时间，流式处理似乎是一个必要条件。 随着 2025 年的到来，我们将看到开发人员如何使用该模型，这将是一件很酷的事情。
28700编辑于 2025-02-08 - 来自专栏机器之心
国产大模型首发中文逻辑推理，「天工大模型4.0」o1版来了
就在 9 月份，OpenAI 正式公开前所未有的复杂推理大模型 o1，这是一个重大突破，新模型既具有通用的能力，也可以解决比此前的科学、代码和数学模型能做到的更难问题。 不过直到如今，o1 的正式版仍然迟迟没有推出。AI 社区尤其是国内大模型公司正在向 o1 的霸主地位发起冲击，并开始在一些权威评测中取得领先。 心思缜密，逻辑思辨能力很强 大模型的逻辑推理是实现更强通用人工智能的核心能力之一，而 Skywork o1 Lite 在解答这类问题时颇有心得。 到这里，我们可以下一波结论了： 一方面，以往大模型经常翻车的「小」问题，在推理能力加持下的 Skywork o1 眼里都是小菜一碟。 在基础技术层面上，昆仑万维目前已经构建起「算力基础设施 — 大模型算法 —AI 应用」的全产业链布局，其中「天工」系列大模型是其核心。 去年 4 月，昆仑万维发布自主研发的「天工 1.0」大模型。
50710编辑于 2025-02-14 - 来自专栏掘金安东尼
👾打开 RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大隐藏问题
Prompt 给他介绍一下相关背景，然后大模型就有更专业的应答能力了。 言而总之，大数据时代，很多公司都拥有大量的专有数据，如果能基于它们创建 RAG，将显著提升大模型的特异性。 对于很多人来说，RAG 的引入、与大模型的对接是一个黑盒，任何微小参数的变动都将引起结果发生很大的变化。 /模型没有回答问题/模型编造有害的或带有偏见的答案 接下来，一起揭秘：RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大问题 来源：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval 总结 本篇提供了开发 RAG 通道 9 个痛点，并针对每个痛点都给了相应的解决思路。 RAG 是非常重要的专用检索+通用大模型的技术手段，在赋能模型、满足特定化场景中非常重要！
77810编辑于 2024-04-04 - 来自专栏算法一只狗
OpenAI的o1大模型满血版终于发布，其效果如何？
的概率是多少 先来看看正确的答案是：7/15 这道题目，其实我测试过很多推理大模型，比如KIMI最新的K0-math数学推理大模型： 一开始的解答过程基本没有什么问题：它先定义了a，b，c三个作为前三次抽到的号码 在大模型的应用中，COT的方法能够激发大模型预训练过程中的先验知识，更好的帮助模型理解人类输入的问题。 举个例子，在下面的例子中，大模型基于问题是不能够给出正确的答案，它的效果往往会比较差 但是如果你把人类的思维方式给到大模型，那么他就会通过你给出的推导例子，正确回答出你提到的问题。 在训练阶段，不仅仅只考虑输入prompt和answer，而是利用强化学习把COT来考虑进来，更新大模型的参数。这样做的目的是让大模型能够自己学会自动生成COT逻辑思维链。 在推理阶段，则先让大模型自动化生成COT token，这样能够显著提高模型的推理能力，缺点就是这个过程往往会耗费大量的时间。
41510编辑于 2024-12-07 - 来自专栏算法一只狗
OpenAI发布的o1模型背后原理
OpenAI这次发布的o1模型，毫不夸张的说应该是在推理方面超越了目前所有的大模型。 o1模型效果惊人 首先我们来思考一下，人类在解决逻辑问题的时候，往往会有一系列的慢思考环节。 这里研究者会引入COT（思维链）的方式，让大模型去拆解问题，然后思考。所以o1模型其实本质就是这样，在给出答案的时候，会首先在内部生成思维链，把问题拆解后再解答。 在大模型的应用中，COT的方法能够激发大模型预训练过程中的先验知识，更好的帮助模型理解人类输入的问题。 在推理阶段，则先让大模型自动化生成COT token，这样能够显著提高模型的推理能力，缺点就是这个过程往往会耗费大量的时间。 o1推理模型背后原理是什么？ 何况现在各家大模型同质化这么严重，此时推出o1模型能够重新稳固OpenAI在大模型的领先地位。这一次，可能一个新的时代要到来。
1.1K20编辑于 2024-09-18 - 来自专栏AI人工智能
大模型驱动的智能体：从GPT-4到o1的能力跃升
大模型驱动的智能体：从GPT-4到o1的能力跃升 嗨，我是IRpickstars！ 总有一行代码，能点亮万千星辰。 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。✨ 用代码丈量世界，用算法解码未来。 摘要作为一名深耕人工智能领域多年的技术从业者，我见证了大模型技术从GPT-3的初露锋芒到GPT-4的惊艳亮相，再到最新o1模型的推理能力革命。 一、大模型在智能体中的核心作用机制1.1 智能体架构的演进历程大模型在智能体中的核心作用体现在三个关键维度：推理引擎、知识库和决策中枢。 不同于传统的规则驱动系统，大模型驱动的智能体具备了动态推理和自主学习的能力。 模型的技术演进历程，我深刻感受到大模型驱动的智能体正在经历一场深层次的能力革命。
30410编辑于 2025-07-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 这种方法产生了MathCoder模型，这是一组能够生成基于代码的解决方案的模型，用于解决具有挑战性的数学问题。 现有的问答基准(如ToMi)会向模型提问，以推断故事中人物的信念，但不会测试模型是否可以使用这些推断来指导它们的行动。 SmartPlay中的每个游戏都独特地挑战了智能LLM代理的9个重要功能的子集，包括对象依赖性推理，提前计划，空间推理，从历史中学习和理解随机性。
76521编辑于 2023-10-23 - 来自专栏TechLead
重磅发布：OpenAI o1全新推理模型系列
2024年9月12日，OpenAI正式推出全新的推理模型系列——OpenAI o1。 在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中，GPT-4o模型只能正确解决13%的问题，而o1推理模型解决了83%的问题。在Codeforces编程竞赛中，其编程能力表现更是位列89百分位。 适用场景 OpenAI o1模型系列特别适合那些在科学、编程、数学等领域中面对复杂问题的人群。 如何使用OpenAI o1 从今天起，ChatGPT Plus和Team用户可以通过模型选择器手动选择o1-preview和o1-mini进行使用。 开发者也可以通过API使用o1模型，符合API使用等级5的开发者现在就可以开始原型设计，初始速率限制为20 RPM。
57710编辑于 2024-09-17 - 来自专栏TechLead
OpenAI o1模型揭秘：通过LLMs学习推理能力
OpenAI推出了o1，这是一种通过强化学习训练的大型语言模型，专门用于进行复杂的推理任务。o1在回答问题之前会“思考”，能够在响应用户之前生成一条长的内部思维链。 结果表明，o1超越了这些人类专家的表现，成为首个在该基准测试上胜过人类的模型。这并不意味着o1在所有方面都比博士更胜一筹，只是表明该模型在解决某些博士级问题上表现得更为出色。 o1在许多其他机器学习基准测试上也超越了现有的最先进模型。开启视觉感知功能后，o1在MMMU测试中的得分达到了78.2%，成为首个在该测试中与人类专家竞争的模型。 为了展示这一重大进步，OpenAI展示了o1-preview在几个复杂问题上的思维链。 OpenAI认识到这一决定有其劣势，但会通过让模型在答案中重现思维链中的有用想法来部分弥补这一缺陷。对于o1系列模型，OpenAI展示了由模型生成的思维链摘要。
39310编辑于 2024-09-17 - 来自专栏token的技术分享
利用AutoGpt将任何模型支持o1模型的推理实现
相信大家都对于OpenAI最新出的o1模型都非常关注，它已经能通过推理让回复的效果更加理想， 但是目前o1的限制太大，而且使用o1至少也是需要购买OpenAI官方的会员价格也在20美刀（好贵！！） 借鉴了https://github.com/bklieger-groq/g1python的代码实现，实现了一个.NET AutoGpt自动推理SDK，你可以利用AIDotNet.AutoGpt也能将普通模型支持推理实现 然后拿到我们的autoGptClient调用GenerateResponseAsync方法，传递promptc#使用Redis+RabbitMQ实现多级缓存，然后把sk-替换成我们刚刚在平台复制的Key，然后模型可以自己选择
38810编辑于 2024-09-20 - 来自专栏机器之心
Claude挣钱强于o1！OpenAI开源百万美元编码基准，检验大模型钞能力
中午，马斯克 xAI 发布了地表最强旗舰大模型 Grok-3；下午，DeepSeek 梁文锋亲自挂名的论文公开了全新注意力架构 NSA。 这下子，OpenAI 坐不住了，推出并开源了一个真实的、用于评估 AI 大模型编码性能的全新基准 SWE-Lancer。 这意味着，如果大模型能够全部完成这些任务，则可以像人类一样获得百万美元报酬。 实验结果 实验使用了多个前沿语言模型，包括 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 和 o1。 结果表明，增加测试时计算量可以显著提升模型在更复杂、更高价值任务上的表现。 如图 9 所示，研究者观察到性能更强的模型能更有效地利用用户工具，因此在移除用户工具后，它们的表现下降幅度更大。
23800编辑于 2025-02-19 - 来自专栏猫头虎博客专区
开源大模型DeepSeek.ai火遍全球:9条让DeepSeek颠覆通用大模型的事实
DeepSeek.ai火遍全球的几个事实: DeepSeek 不是套壳不是蒸馏美国的大模型。 虽然中国有些大模型是套壳和蒸馏的, 但 DeepSeek 不是。 在训练阶段, Deepseek 用标注的 Long CoT 数据微调模型, 让模型生成更清晰的推理步骤, 在强化学习中用 CoT 设计奖励优化, 增强长链推理能力, 并且在此过程中观察到了模型的反思 ( 数据, 训练了 R1-Zero 模型, 探索了模型不依赖人类标注数据微调、自主推演的能力, 打开了新的思路。 比如轻量化设计把大钢板换成钢条 (类似通过稀疏的办法减少大模型的参数量); 涡轮增压利用废气能量增加空气供给, 提高燃烧效率; 精密制造, 使得发动机零部件的配合更加紧密, 从而减少能量损失; 等等。 基础大模型终将 commoditize (商品化), toB 领域看谁能将 LLM 更好和复杂的生产环节衔接好帮客户落地提高生产效率, toC 领域看谁有流量入口, 最终才会获取 AI 产业价值创造中最多的利润
1.1K10编辑于 2025-02-02 - 来自专栏算法一只狗
Qwen2.5-Math推理效果 VS OpenAI o1模型
9月19日，阿里发布了最新的开源模型Qwen2.5系列。最新发布Qwen2.5系列中，还有编程专用Qwen2.5-Coder和数学专用Qwen2.5-Math。 目前实测了一下Qwen2.5-Math模型的效果，在效果上和o1大模型差不多。这个模型是特定针对数学能力进行推理。 是因为在单独问它c=1时候的步骤有没有错误的时候，它是能够纠正出来的那我们再来看看o1大模型对这个题目的解答：o1模型和千问模型一样，在前面两个步骤上都答对了，且能得出 ｜｜｜+−2｜<=3 这个答案了 但是由于o1大模型得出的步骤和答案离正确答案更加接近，因此从评分上看效果要比Qwen2.5-Math要好一点。 总结本人还是很看好Qwen模型系列的，而且它还没有加入COT这种推理逻辑大杀器，推理能力上就能够和o1大模型差不多了，期望Qwen3的出现能够超越国外的大模型。
74610编辑于 2024-09-29 - 来自专栏AIGC新知
AGI的前奏曲，OpenAI发布o1模型
openai于今早凌晨发布全新的openAI o1模型，大的，终于来了！！！ 好奇宝宝看到别人发了这个调侃，究竟是不是这样，待我一探究竟。 o1-mini 是一个较小的模型，针对预训练期间的 STEM 推理进行了优化。 OpenAI o1模型评估 OpenAI o1有多强？？？ 9p三体综合征：三角形脸，大眉毛，小头畸形（但不包括小头畸形）。 大齿病与 KBG 综合征有关吗？ 细想一下，未来的药物研发如果真正的使用上这种具备思考能力的大模型，是不是很多不治之症都会有治疗的方法？ 如果安全研究方面有了更多的防范机制，有了AI的强力加入，是不是很多财产损失会可以避免？ o1的未来，绝不会仅仅局限于现在，未来在更多能力将会发光发热。 未来，会有o2，甚至oN，当具备思考的o系列大模型加持在具身智能这个载体之上，新的时代即将来临。
29610编辑于 2024-10-08 - 来自专栏算法一只狗
实测一手Qwen版本o1推理模型QWQ
，比如MATH-500中，其取得的效果还要比OpenAI的o1大模型效果要好。 目前QWQ放出来的版本，参数量只有32B，这个模型在本地也能够运行，也就是人人都能够自己搭建一个o1水平的推理模型再来给他测试一下2024年的高考题看看效果怎么样：编号为1，2，3，4，5，6的六个小球 对于最令大模型头痛的一道题目trawberry有几个r结果是正确的，确实推理能力上来之后，这种之前有问题的题目大模型已经可以做好了~在当前的热潮中，通义团队坦言，虽然 QwQ 显示出了卓越的分析实力，但它依旧是一个用于科研的试验性模型 写在最后这次把国内的一些近期有名的推理大模型做了一些简单的介绍和基础的评测，发现这些专门针对推理的大模型应该都是沿用了OpenAI o1大模型的那个技术。 这种技术包含了隐式化的COT生成和Post-training，确实能够有效提升大模型的推理能力。相信不久之后这些推理大模型将会在各个领域发挥更大的作用。
62020编辑于 2024-12-07 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：本地大模型部署中的Token效率优化与性能分析.9
引言 在大模型应用日益普及的今天，对模型交互过程中Token消耗的深入理解和有效管理变得至关重要。 Token作为大模型处理文本的基本单位，不仅直接关系到模型的响应速度和质量，更影响着计算资源的消耗和使用成本。 随着模型规模的不断扩大和应用场景的多样化，如何在不牺牲对话质量的前提下优化Token使用效率，已成为提升大模型应用经济性和实用性的关键问题。 助理回复："我是通义千问，一个由开发的大语言模型。我致力于帮助用户解答问题、提供信息和执行各种任务。" ，确保系统在不同硬件环境下的可用性通过持续的技术迭代和优化，我们相信Token效率优化将在推动大语言模型普惠应用方面发挥越来越重要的作用。
52943编辑于 2026-02-06 - 来自专栏Python与算法之美
9，模型的评估
模块中的交叉验证相关方法可以评估模型的泛化能力，能够有效避免过度拟合。 二，分类模型的评估 模型分类效果全部信息： confusion_matrix 混淆矩阵,误差矩阵。 ? 模型整体分类效果： accuracy 正确率。通用分类评估指标。 模型对某种类别的分类效果： precision 精确率，也叫查准率。模型不把正样本标错的能力。“不冤枉一个好人”。 recall 召回率，也叫查全率。模型识别出全部正样本的能力。 三，回归模型的评估 回归模型最常用的评估指标有： r2_score(r方，拟合优度，可决系数) explained_variance_score(解释方差得分) ? ? 留出法 为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。
96631发布于 2020-07-17
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