太平洋的另一边又技术大爆发了。9月13日，OpenAI突然发布传说中“草莓”模型——OpenAI o1。
根据美国OpenAI的官方博客显示，OpenAI o1 在竞争性编程问题(Codeforces)中排名第 89 位，在美国数学奥林匹克 (AIME) 预选赛中跻身美国前 500 名学生之列，并在物理、生物和化学问题 (GPQA) 基准测试中超越人类博士级准确度。
这么看很多人可能无法理解这个最新模型能力究竟有多强，毕竟很多大模型厂商都习惯性吹牛。大家看下下面这个图就比较清楚了，这是GPT4o（前一天OpenAI的最强模型）、OpenAI o1预览版和OpenAI o1正式版，在数学、代码和博士级科学问题的准确率数据对比。
很容易就可以得出一个结论，那就是碾压——OpenAI再一次自己碾压了自己。有人说过，能够超越OpenAI的只有OpenAI自己。现在看，此言不虚。OpenAI o1正式版的能力，可以说差不多是GPT4o的八、九倍。
所以，大家看到这次命名的区别了吗？很多人还在期待ChatGPT5，结果，按照OpenAI 在发布文档中说法，他们认为新模型在推理能力上代表了人工智能能力的新水平，因此，计数器将重置为1。
所以，开启了下一代大模型的 Orion（猎户座）系列。
按照此前的规律来看，打败OpenAI o1的大模型，很可能就是OpenAI o2。这同时意味着，GPT系列走到4很可能就已经绝版了，或许不会有GPT-5了。
OpenAI o1在技术上实现了如此重大的突破，核心是什么呢？答案指向了思维链。根据官方说法，与以往模型最大的不同就是，OpenAI o1拥有进化的推理能力，会在回答前进行缜密思考，生成一个长长的内部思维链。
什么是思维链？就是模型在生成回答之前，会经历一系列复杂的内部逻辑推理过程，从而构建起一个类似于人类思考路径的链条。说简单点，就是大模型会像人类一样思考你提出的问题。
现在很多其他大模型基本就是处于高阶版本的信息检索阶段，而有了思维链就能够将多个步骤的思考串联起来，每个环节都基于前一步骤的信息进行深化和拓展，最终形成一个连贯且合理的答案。
不知道大家是否还记得，从去年开始很多人说AI带来的新的职业工种就是，提示词工程师（prompt engineer）。当年，李彦宏曾经预测说，十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程，不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
提示词工程师，就是通过写一堆大模型能听得懂的提示词，指引大模型生成自己想要的作品。然而，具备思维链的大模型横空出世，大模型本身就擅长理解和响应简短、清晰的指令，而不再需要大量的指导。所以，提示词工程师就没了存在的必要性了。
事实上，就在很多人觉得提示词工程师是AI时代的职业方向的时候，也有很多的大佬认为提示词工程师这个职业本就不该存在。OpenAI的CEO山姆奥特曼曾表示，提示工程是生成式AI的一个临时阶段。
哈佛商学院著名杂志《哈佛商业评论》刊文称“AI prompt engineering isn't future（提示工程不是未来）”，并认为prompt engineering是一种短暂的现象，随着AI模型的进步，它将变得多余。
实际上，早在去年的时候OpenAI就推出了图像生成工具DALL-E的最新版本DALL·E3。在使用DALL·E3生成图像时，用户无需再自己苦思冥想设计复杂的prompt。只需要向ChatGPT表达一个想法，它就能自动为DALL·E3生成一个量身定制、细致入微的prompt。
提示词工程师为什么如此短命？一个原因在于，门槛其实不高，而且提示词的使用也很容易复制和模仿。
但是根本原因是，AI的本意是智能化操作，让手动操作变成机器智能。怎么一个大模型出来了，还得让人类去学习怎么去操作这个大模型呢？这不是本末倒置了吗？所以，随着大模型的进化，一定是能够听得懂人类的自然语言。这就是技术进化的方向。
不过，话说回来，在创新驱动的领域，高质量的prompt仍然至关重要。正如Stable Diffusion的技术产品总监郑屹州曾说的，提示技术应该作为一项技能，而不该成为一个岗位。
虽然说现在也不适合下判断说李彦宏的十年预测错了，但是从技术发展方向来看似乎并不支持李彦宏老师的预判。
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