張俊林：淺談OpenAI o1的價值意義及RL 的Scaling Law

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原標題：張俊林：淺談OpenAI o1的價值意義及RL 的Scaling Law
關鍵字：模型,能力,邏輯推理,數據,方向
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

導讀本文轉載知乎，是張俊林對“如何看待 OpenAI 發布 o1 系列模型？將帶來哪些變革？”這一問題做的回答。
本文討論了OpenAI o1的價值意義及RL 的Scaling law。原文地址：https://www.zhihu.com/question/666991594/answer/3624703380
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。蹭下熱度談談OpenAI o1的價值意義及RL 的Scaling law。
01OpenAI o1是大模型的巨大進步1.1 我覺得OpenAI o1是自GPT 4發布以來，基座大模型最大的進展，邏輯推理能力提升的效果和方法比我想的要好，GPT 4o和o1是發展大模型不同的方向，但是o1這個方向更根本，重要性也比GPT 4o這種方向要重要得多，原因下面會分析。
1.2為什么說o1比4o方向重要？這是兩種不同的大模型發展思路，說實話在看到GPT 4o發布的時候我是有些失望的，我當時以為OpenAI會優先做o1這種方向，但是沒想到先出了GPT 4o。GPT 4o本質上是要探索不同模態相互融合的大一統模型應該怎么做的問題，對于提升大模型的智力

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