Sam Altman发推隆重介绍OpenAI为“o1”的新模型系列。
1. 模型介绍：
- Sam Altman提到“o1”是他们目前最强大和最符合预期的模型系列之一。
- 他提供了一个链接（https://t.co/L8pX6ak7CR...），用户可以通过该链接获取更多信息。
2. 模型评价：
- Altman承认“o1”仍然存在缺陷和局限性。
- 他指出，“o1”在初次使用时看起来非常令人印象深刻，但随着使用时间的增加，其表现可能会显得不如初始印象。
3. 性能数据：
- 推特中附带了一张图表，显示了“o1”在不同测试中的表现：
1. 数学竞赛（AIME 2024）：
- “o1 preview”的准确率为56.7%，而“gpt4o”的准确率仅为13.4%。
- “o1”的百分位数为83.3%。
2. 编程竞赛（CodeForces）：
- “o1 preview”的百分位数为62.0%，而“gpt4o”为11.0%。
- “o1”的百分位数为89.0%。
3. 博士级科学问题（GPQA Diamond）：
- “o1 preview”的准确率为78.3%，而“gpt4o”为56.1%。
- 专家人类的准确率为69.7%。
4. 进一步说明：
- Altman在回复中提到，这是一个新的范式的开始：能够进行通用复杂推理的AI。
- 他还提到，“o1-preview”和“o1-mini”今天已经可以使用。
场景举例
- 教育领域：
一位教师正在寻找新的AI工具来帮助学生提高数学和编程技能。他发现了Sam Altman的推特，了解到“o1”模型在数学竞赛和编程竞赛中的出色表现。于是，他决定试用“o1-preview”来辅助教学，并希望通过这个工具让学生更好地理解复杂的问题。
- 科研机构：
一个科研团队需要解决一些高难度的科学问题，他们看到Altman的推特后，对“o1”在博士级科学问题上的高准确率表现感到兴奋。团队决定试用“o1-mini”，希望它能帮助他们加速研究进程，提高科研效率。
- 企业应用：
一家科技公司正在开发一款智能客服系统，需要一个能够进行复杂推理和回答技术性问题的AI。他们注意到了Altman的推特，发现“o1”有较好的表现。公司决定集成“o1-preview”，以提升客服系统的智能化水平，为客户提供更优质的服务。 