这两天，OpenAI的「草莓」Strawberry o1系列模型突然上线了！我们知道，逻辑推理对于以往的大模型LLM来说，是很难跨越的高山。你经常可以得到貌似正确却有很多逻辑错误的回答，这让AI使用者头疼不已。
但这一次，o1模型展现出的解决复杂逻辑难题的能力让人惊讶。在复杂推理、数学和代码问题上，它提升到了全新高度，可以说非常接近真正的通用推理能力。
在一系列基准测试中，o1相比GPT-4o再次有了巨大提升：在竞赛编程问题（Codeforces）中排名前89%；在美国奥数竞赛预选赛（AIME），位列前500名学生之列。更重要的是，它在物理、生物、化学问题的基准测试中（GPQA）超过了人类博士水平！以OpenAI此前划分等级来看，o1已经实现了L2级别的推理能力。![]()
为了给开发人员提供更高效的解决方案，OpenAI还发布了o1-mini：一种更快、更便宜的小型推理模型。o1-mini非常擅长STEM工科，尤其是数学和编程，而且比o1-preview便宜80%。这对于需要推理，但不需要通用世界知识的应用程序来说，是一种功能强大、性价比高的模型。OpenAI是如何实现o1系列模型的超能力的呢？与以往不同的是，o1在回答问题之前，会用更多时间去「思考问题」。通过训练，它学会完善思维过程，尝试不同策略，并自主识别错误。这背后使用的技术就是「强化学习」（Reinforcement Learning, RL)算法。提出CoT（Chain of Thought）的OpenAI研究员Jason Wei表示，o1不是纯粹地通过提示完成CoT，而是使用强化学习训练模型，最终更好地执行链式思考。![]()
之前的大模型LLM更多是堆算力在预训练之上，认为参数越大、数据越多、算力越强效果越好。但自从GPT4以来，就边际投入产出递减了。看起来没有再突破。OpenAI的草莓o1模型与其它大模型LLM不同，它投入更多算力在强化学习（训练时间计算）和推理思考时间（测试时间计算）上面。这样的模式反而大大提高了AI输出内容的价值。而且o1-mini的能力还表示，进行推理时不需要巨大的模型，也能有较好的效果。可以想象，未来各大模型也将大大增加推理时间，大大扩大推理算力的大规模普及和部署。（投资提示：推理芯片的市场空间是不是被大大低估了呢？推理大约不需要预训练时的高密度高强度计算，那会不会至少在推理领域可以打破英伟达的垄断？AMD、博通、INTEL甚至华为、海光会不会都可能开发出一片新的大市场？）目前的o1系列依然处在早期，诸如网络插件、长传文件、图片等能力还未集成。未来Strawberry系列的能力还有很大的扩展空间。最可怕的是，据说GPT-5还要比o1模型更强大69倍。而普通人，可能根本无法理解GPT5的推理和逻辑能力。夏虫语冰的感觉！![]()
如果说，原来的大模型LLM还只能替人类做些简单文本工作，产生出来的结果还不大靠谱。那么不远的未来，我们就可以看到大模型可以产生非常专业的成果：可以替代人类研究、分析、计算、执行甚至决策。
到时，AI革命将会把各行各业的产出效率大大提高。我们可能很快就会进入生产效率极高，物质极大丰富的新社会。
那么按照马克思的构想，到时生产关系也要适应生产力的发展，共产主义应该提前到来！![]()
到那时，我们就不用纠结于延迟退休了，所有人都在退休的状态：- 共产主义社会生产资料公有，废除了私有制。生产资料归全体人民所有,不再存在剥削和两极分化。不用再羡慕别人地位高、挣的多了。
- 共产主义社会以每个人的全面而自由发展为基本原则。消除阶级对立，实现人与人之间的平等，为人的自由发展创造条件。不用再忙于做自己不喜欢做的工作了。
- 人们自觉为社会利益而劳动，不计报酬，不讲条件。工作不是为了挣钱，而是为了喜欢。
- 共产主义社会实行"各尽所能,按需分配"的原则。每个人根据自己的能力为社会贡献劳动，社会则按照每个人的需要分配产品。物资极大丰富，需要就管够。
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不知道到时还有多少个人类... ...
算了，先高兴两天，别想烦心事儿了。
祝大家中秋快乐！
