Deeplearning AI吴恩达（Andrew NG）与OpenAI 共同推出了一门新课程《Reasoning with o1》，旨在帮助用户更有效地使用OpenAI 新的高级推理模型o1以及其API。
o1模型：
独特性：o1不同于传统的生成式语言模型，它在生成最终响应之前会先进行多步推理。这种“思考再回答”的方式显著提升了复杂推理任务的准确性。
应用领域：o1在规划复杂工作流、代码开发、法律等STEM领域的推理任务中表现出色。
推理逻辑：o1通过“推理标记”处理复杂任务，比传统语言模型更加擅长长链推理。
课程内容：
使用场景选择：课程将教你如何判断哪些任务适合o1，哪些任务适合小模型，甚至如何结合使用o1和小模型。
提示优化：学习新型推理模型的提示原则，比如要保持简单直接，不需要明确的“链式思维”提示，更注重结构化的例子和展示。
多步编排：掌握一种新模式，让o1进行规划，并由更小的模型执行具体步骤，从而优化性能和成本。
代码任务：o1在代码生成、编辑和性能测试中表现出色。课程将通过一场代码竞赛，展示o1-mini与GPT 4o的表现。
图像理解：学习o1如何通过“分层推理”预处理图像，并索引丰富的细节，提升后续问答的效果。
元提示技术：使用o1改进提示，将其应用于客户支持等场景，以提高整体效果。
强化学习应用：了解OpenAI如何通过强化学习让o1在“测试时计算”中进一步提升性能。
参考文献：
[1] 免费注册：https://www.deeplearning.ai/short-courses/reasoning-with-o1/
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