原贴链接

https://x.com/ArnoCandel/status/1834306725706694916

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讨论总结

本次讨论主要围绕OpenAI的o1-preview模型在基本推理任务中的表现展开。讨论中，用户们对模型的性能、错误答案、人类能力等多个方面进行了深入探讨。总体来看，讨论的情感倾向较为复杂，既有对模型表现的质疑，也有对其潜在能力的期待。主要争议点集中在模型在处理复杂推理任务时的可靠性，以及AI研究人员对“平均人类”能力的误解。此外，讨论中还涉及了模型在不同任务中的性能对比、提示设计的重要性以及未来模型改进的可能性。

主要观点

  1. 👍 o1-preview模型在基本推理任务中表现不佳

    • 支持理由：模型在解决约束满足问题时自信地给出了错误的结果，且未能检测到错误。
    • 反对声音：o1-mini模型在某些任务中表现优于o1-preview，且未来版本可能通过开源解决方案提高可靠性。

  2. 🔥 AI研究人员可能高估了普通人类在复杂推理任务中的能力

    • 正方观点：AI研究人员往往认为他们周围的人的平均能力代表了“平均人类”，而实际上这些人在特定任务中可能处于顶尖水平。
    • 反方观点：人类在非顺序推理任务中同样具有挑战性，AI在这类任务中的表现有限。

  3. 💡 提示设计应尽量简单直接，以避免模型的误解

    • 解释：使用不同的词汇（如“solve”和“crack”）可能会影响模型的表现，提示设计应尽量简单直接。

  4. 👍 模型在处理特定问题时存在明显缺陷

    • 支持理由：模型在处理位置信息时表现不佳，如在井字棋游戏中忽略明显的提示信息。
    • 反对声音：寻找模型缺陷是有意义的，但不应夸大其词。

  5. 🔥 AI在某些推理任务中不可靠，需要通过单元测试和数据库一致性等手段来确保其可靠性

    • 正方观点：AI在某些推理任务中不可靠，需要通过单元测试和数据库一致性等手段来确保其可靠性。
    • 反方观点：人类在解决难题时的表现同样不可靠，需要通过类似手段来确保可靠性。

金句与有趣评论

  1. “😂 I hardly call solving a CSP a "basic reasoning" task… Einstein’s problem is similar to this vein and would take a human 10+ minutes to figure out with pen and paper.”

    • 亮点：评论者对将约束满足问题称为“基本推理”任务表示质疑，认为即使是爱因斯坦的问题也需要人类花费较长时间才能解决。

  2. “🤔 One common problem with AI researchers is that they think that the average of the people they are surrounded by at work is the same thing as the "average human", when in fact the average engineer working in this field easily makes the top 0.1% of humans overall when it comes to such tasks.”

    • 亮点：评论者指出AI研究人员可能高估了普通人类在复杂推理任务中的能力，认为他们周围的人在特定任务中可能处于顶尖水平。

  3. “👀 Ok, let’s just say that it cannot do this class of non-sequential steps reliably and can’t be trusted in certain classes of reasoning tasks.”

    • 亮点：评论者认为AI在处理非顺序推理任务时不可靠，无法在某些推理任务中被信任。

  4. “😂 Is it mathematically woke?”

    • 亮点：评论者以讽刺的口吻质疑AI在数学推理方面的表现，暗示对AI技术的不满。

  5. “🤔 I don’t think it should matter, but in my prompt I wrote "solve" instead of "crack" in case the former signaled a more serious effort in training text.”

    • 亮点：评论者讨论了提示设计中的细微差别，认为使用不同的词汇可能会影响模型的表现。

情感分析

讨论的总体情感倾向为质疑和讨论。主要分歧点集中在模型在处理复杂推理任务时的可靠性，以及AI研究人员对“平均人类”能力的误解。部分用户对模型的表现表示失望，认为其在基本推理任务中表现不佳；而另一些用户则认为模型具有潜在的发展潜力，未来版本可能通过开源解决方案提高可靠性。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于如何通过提示设计和引入特定工具来增强模型推理能力的讨论。
  • 潜在影响：对AI模型在复杂推理任务中的表现进行深入探讨，可能会引发对AI技术在实际应用中可靠性的广泛关注，进而推动相关领域的技术进步。

详细内容：

标题：OpenAI o1-preview 在基础推理任务中的表现引发Reddit热议

近日，Reddit上一篇关于OpenAI o1-preview在基础推理任务中表现的帖子引起了广泛关注。该帖子https://x.com/ArnoCandel/status/1834306725706694916指出，正确答案为3841，但o1-preview得出了错误结果，且对其错误结果进行了完全的错误论证。此帖获得了众多用户的参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在o1-preview的推理能力上。有人认为，像解决这样的密码破解任务不能被简单地称为“基础推理”任务，因为它对于人类来说也是颇具难度的。例如，有用户分享道：“作为一名在推理领域有多年经验的研究者，我深知爱因斯坦的问题与此类似，人类用纸笔解决都需要10多分钟。但令人担忧的是AI自信地给出了错误结果。” 但也有人觉得，将其定义为基础推理是合理的，因为它只需要纯粹的推理，不需要特定知识。

在讨论中，还出现了不同模型的对比。有用户提到o1-mini在某些测试中表现优于o1，例如有用户说道：“在我进行的一些数学难题测试中，o1-mini的表现超过了o1。”同时，关于成本问题也引起了关注，比如有用户提到：“1M输出令牌，o1-mini的成本为12美元，o1-preview则为60美元，实在昂贵。”

对于o1-preview的表现，观点各异。有人认为它不可靠但有潜力，比如有用户表示：“我在39秒内从模型和API中得到了正确答案，所以它只是不稳定但有潜力。”也有人对其表示怀疑，认为不能信任，比如有人说道：“它花了140秒得出错误答案，并完全为错误答案辩护，怎么能信任呢？”

总的来说，这次关于OpenAI o1-preview的讨论展示了人们对其推理能力的关注和思考，也反映了在人工智能发展过程中，对于模型性能评估的复杂性和多样性。未来，我们期待看到更加准确和可靠的人工智能模型出现。