你应该知道的：
OpenAI o1，它甚至已经不叫chatgpt了！
O1是一个使用强化学习训练的新大型语言模型，用于执行复杂推理。o1 在回答之前会思考——在回应用户之前，它可以产生一个长的内部思维链，从而大幅提升推理能力。
OpenAI o1 在编程竞赛问题（Codeforces）中排名第 89 百分位，在美国数学奥林匹克（AIME）的选拔赛中位列前 500 名学生，在物理、生物学和化学问题基准（GPQA）上超过了人类博士水平。
O1目前面对PLUS用户都是限制次数的！根据 OpenAI 的文档，目前 o1-preview 每周是限制 50 条消息，o1-mini 每图 50 条。所以，坤叔的建议很明确：别再用弱智吧的弱智问题浪费O1的智商了！
一个好的问题本身，也说明你是否有真正的思考。
以下，我们来展示以下问法，很多问法，你可能根本没想过（为便于中文用户理解，我打开了同步翻译）：
医学问题（直接根据症状诊断）：
编程问题：
数学：
所以，如果你没法给O1上难度，本质上是你对问题的理解还不够。
关于编程，O1的提升非常大。
相比于GPT-4o 获得了 808 的 Elo 评级3，这在人类竞争者中排名仅11%的位置。o1获得了 1807 的 Elo 评级，表现优于 93%的竞争者。
在数据分析、编码和数学等推理密集型类别中，o1-preview 比 GPT-4o 更受欢迎。然而，在自然语言任务上，o1-preview 并不受欢迎，这表明它并不适合所有用例。
也就是说，别拿O1来写文章，也别用它来玩弱智吧的文字游戏，真的没必要浪费O1。（O1非常贵！不值得！你那些文章不值得用它写！）
OPENAI也说了，这里面最有价值的东西，是思维链。
上面这图展示了思维的展开。
o1 模型引入了推理标记。模型使用这些推理标记进行“思考”，分解对提示的理解并考虑多种生成响应的方法。生成推理标记后，模型会将答案生成为可见的完成标记，并从其上下文中丢弃推理标记。每个步骤的输入和输出标记都会被保留，而推理标记则会被丢弃。
不过，具体的实现，OPENAI就不说了。
他们非常明白的表示：模型必须有权以未改变的形式表达其思想，因此我们无法将任何政策合规或用户偏好训练到思维链上。我们也不想将未对齐的思维链直接展示给用户。
不过，社区是不那么认为的，已经有人通过设计AGENT框架，通过思维链的AGENT，实现了强于GPT4O的推理AGENT（智能体）。
所以，应对不断升级的强大模型，Prompt engineering，本质上是如何发问和如何与AI沟通的技能，仍然具有非常大的重要性。
