「技术原理」《Learning to Reason with LLMs》中，OpenAI 对 o1 系列语言模型做了详细的技术介绍。最大的特点就在于，在回答之前会思考 —— 它可以在响应用户之前产生一个很长的内部思维链。 一个重大突破，新模型可以实现复杂推理，一个通用模型解决比此前的科学、代码和数学模型能做到的更难的问题。 「超越人类专家」的草莓大模型。它拥有真正的通用推理能力。在一系列高难基准测试中展现出了超强实力，相比 GPT-4o 有巨大提升，让大模型的上限从「没法看」直接上升到优秀水平，不专门训练直接数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。 在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 仅正确解答了 13% 的问题，而 o1 模型正确解答了 83% 的问题 o1 给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。它在大模型领域重现了当年 AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力，就输出越多智能，一直到超越人类水平。 最后在实践中，o1 上线之后，现在 ChatGPT 可以在回答问题前先仔细思考，而不是立即脱口而出答案。就像人类大脑的系统 1 和系统 2，ChatGPT 已经从仅使用系统 1（快速、自动、直观、易出错）进化到了可使用系统 2 思维（缓慢、深思熟虑、有意识、可靠）。这让它能够解决以前无法解决的问题。 OpenAI 模拟了 Codeforces 主办的竞争性编程竞赛，以展示该模型的编码技能。采用的评估与竞赛规则非常接近，允许提交 10 份代码。GPT-4o 的 Elo 评分为 808，在人类竞争对手中处于前 11% 的水平。该模型远远超过了 GPT-4o 和 o1——它的 Elo 评分为 1807，表现优于 93% 的竞争对手