在人工智能技术日新月异的今天，每一次技术突破都预示着新的可能性。最近，OpenAI正式发布的o1系列模型以其卓越的逻辑和推理能力，在AI界掀起了轩然大波。
对于o1模型，用官方的说法，在复杂推理任务中，o1代表了一项重大突破，标志着人工智能能力的新高度。
这也是o1名字的来源——一个新阶段的开始，而非沿用GPT。
当然，光说不练假把式。那么，o1系列模型的能力到底如何？
根据测试，在国际数学奥林匹克（IMO）的资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，而 o1 模型的得分率则高达 83%。在编程能力比赛Codeforces中，o1模型拿到89%百分位的成绩，而GPT-4o只有11%。
另外，在博士水平的物理问题上，o1也取得了令人瞩目的成绩。我们或许可以说，AI技术的发展已经被推向了一个新的高度。
与过去的模型相比，o1模型最大的区别主要在于其采用了“慢思考模式”，在回答问题之前能够产生更长的思维链，进行更深入的推理和思考。
简单来说就是，在回答难题之前，OpenAI o1会历经一定时间的“思考”过程，不断试错优化，尽可能推理出“正确”的答案，就像我们在考试的时候一样，深思熟虑。
对于o1的推出，360集团创始人周鸿祎表示，过去建立在大参数、大数据量的模型技术演进终于找到了新的突破方向，也为下一个阶段人工智能的进步和应用开辟了巨大的空间。
确实如此，这种“慢思考”能力正是o1能够在复杂问题中脱颖而出的关键。
与“慢思考”相对的则是“快思考”，拿GPT系列模型来说，它们通过海量训练，在你输入一个问题后，几乎瞬间就得到了答案，这就是AI“快思考”的魅力。
然而，这种回答水平并不稳定，就像一个人未经思考就脱口而出的答案，有速度但未必准确。
在这样的背景下，市场对AI“慢思考”能力有了更多诉求。
值得一提的是，让AI进行慢思考的理念并非OpenAI首创。早在今年7月底的ISC.AI 2024大会上，周鸿祎就提到，360将“用基于智能体的框架打造慢思考系统，从而增强大模型的慢思考能力”，并多次强调，将“利用智能体框架，让大模型从快思考转成慢思考模式，把多个大模型组合起来解决业务问题”。
在理念上，周鸿祎的思考与OpenAI不谋而合，甚至提出的更早。
在AI技术快速发展的背景下，如何加速AI落地已成为行业关注的焦点。周鸿祎指出，2023年的“百模大战”解决了模型从无到有、从0到1的过程。2024年不要卷模型，而是要看应用。
在技术应用的道路上，国内也比OpenAI走得更远。
周鸿祎先行一步，将“慢思考”理念落地于实际应用中，并取得了不错的成效。
360发布的CoE（Collaboration-of-Experts，专家协同）技术架构，正是这一理念的产物。而且，该技术架构已落地在360 AI搜索、360 AI浏览器等多款产品中。
CoE模型推理过程 图源：《Collaboration of Experts: Achieving 80% Top-1 Accuracy on ImageNet with 100M FLOPs》
在效果上，360的CoE及AI助手可以与OpenAI o1-preview媲美，并实现超越GPT-4o。当用户在360AI搜索中输入问题时，系统会通过一系列复杂的处理流程来生成答案。
以搜索“为什么人只吃肉不会长胖，吃水果和面包会长胖？”为例，360AI搜索「深入回答」模式，会涉及7-15次的大模型调用，比如可能会涉及1次意图识别模型调用，1次搜索词改写模型调用，5次搜索调用，1次网页排序调用，1次生成主回答调用，1次生成追问调用。
在360AI搜索，无论是搜索结果的准确性还是处理复杂问题的能力，都有了显著提升。如今，360AI搜索已经实现了对Perplexity AI的超越，一跃成为全球规模最大的AI原生搜索引擎。
CoE架构的卓越之处还在于其开放性和包容性，CoE架构由360牵头，携手百度、腾讯、阿里巴巴、智谱AI、Minimax、月之暗面等16家国内主流大模型厂商共同打造，目前已接入了这些企业的54款大模型产品，未来预计会全量接入100多款大模型产品。
同时，除了大模型，CoE架构还接入了很多十亿甚至更小参数的专家模型，极大增强了系统的智能水平，还赋予了它前所未有的灵活性和效率。
对此，周鸿祎提到，“以后比的不是多快能给你答案，而是给的答案完不完整，这也会改变人工智能服务的业态，人工智能到最后还是要参考人类大脑的组成来构造工作模式。”
360通过其CoE技术架构，更早地将“慢思考”理念落地于实际应用中，展现了国产AI技术的创新实力。
总的来说，OpenAI o1模型的发布无疑为AI技术的发展树立了新的标杆，但其成功并非不可复制。
360集团已经实现了AI慢思考系统的应用落地，并取得了显著成效。这一成就不仅展示了中国企业在AI技术领域的创新实力，也为AI技术的发展提供了新的思路和方向。
我们有理由相信，在未来的AI发展征程中，国产厂商将扮演更加重要的角色，引领AI技术的创新与发展。
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