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原標題：OpenAI開啟推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的機會來了
關鍵字：向量,模型,解讀,政策,英特爾
文章來源：量子位
內容字數：0字

內容摘要：

夢晨 金磊 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIOpenAI的新模型o1，可謂是開啟了Scaling Law的新篇章——
隨著更多的強化學習（訓練時計算）和更多的思考時間（測試時計算），o1在邏輯推理能力上已經達到了目前天花板級別。
尤其是在北大給出的一項評測中，o1-mini模型的跑分比o1-preview還要高：
這就展示一種新的思路和可能性——
小模型專門加強推理能力，放棄在參數中存儲大量世界知識。
OpenAI科學家趙盛佳給出的解釋是：
o1-mini是高度專業化的模型，只關注少部分能力可以更深入。
但與此同時，也出現了另一個問題：
若是想讓AI同時掌握高階推理能力和大量知識的任務應該怎么辦？
于是乎，技術的聚光燈再次對焦到了大模型和RAG的組合。
具體而言，向量數據庫讓大模型能夠快速有效地檢索和處理大量的向量數據，為大模型提供了更豐富和準確的信息，從而增強了模型的整體性能和應用范圍。
可以說是讓大模型有了“好記憶”，減少出現答非所問的情況。
而且這一次，小模型專業化的新趨勢還對RAG中的向量數據庫提出了更高的要求：
一方面是小模型存儲的知識少了，對于外部知識存儲和檢索

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