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原標題：張俊林拆解o1：OpenAI o1原理逆向工程圖解
關鍵字：模型,能力,邏輯推理,狀態,概率
文章來源：Founder Park
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內容摘要：

新浪微博機器學習團隊 AI Lab 負責人張俊林，針對OpenAI o1原理進行逆向工程圖解。
原貼：https://zhuanlan.zhihu.com/p/721952915OpenAI o1的推出稱為橫空出世不為過，盡管關于Q*、草莓等各種傳聞很久了，用了強化學習增強邏輯推理能力這個大方向大家猜的也八九不離十，但是融合LLM和RL來生成Hidden COT，估計很少人能想到這點，而且目前看效果確實挺好的。
OpenAI奔向Close的路上越走越遠，你要從o1官宣字面來看，除了“強化學習生成Hidden COT”外，基本找不到其它有技術含量的內容。Sora好歹還給出了個粗略的技術框架圖，字里行間也透漏不少隱含的技術點，細心點總能發現很多蛛絲馬跡，串起來之后整個背后的技術就若隱若現。而且，盡管目前有不少公開文獻在用LLM+RL增強大模型的推理能力，但幾乎找不到做Hidden COT生成的工作，所以可供直接參考的內容非常少，這為分析o1進一步增添了難度。
那是否就沒辦法了呢？倒也不一定，如果多觀察細節，再加上一些專業性的推論，我覺得還是有痕跡可循的。本文以相對容易理解的方式來對o1做些

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