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我幻想着回到了2013年🥲，在力学与数学系攻读硕士论文。GPT-o1能帮助我提高效率，甚至替我完成整个论文吗？

简而言之，我的任务涉及液体中的一个气泡，受到各种力的影响，其中巴塞特力由于其未定义的影响而特别棘手。所有力都用包含许多积分和公式的方程表示，通过数值近似求解。这使得所有计算都可以编程实现。

在这些数值方案中，系统当前状态取决于前一个状态，按顺序计算每个时间步长。巴塞特力表示为时间积分，在数值上意味着小步长的求和。这和积分的定义使得计算复杂，因为积分必须在每个时间步长从头开始重新计算，而不是简单地稍微调整前一个值。

由于某种原因，GPT-o1不接受文件输入，所以我不得不即兴发挥。我将我的论文上传到GPT-4，让它制定问题，验证后，再用GPT-o1测试相同任务——本质上是在各种条件下分析巴塞特力。

模型很好地理解了任务，做出了很好的推断，但随后犯了一个基本的数学错误：它假设巴塞特力积分可以表示为其前一个值加上一个小的新计算，这是不正确的。这个错误从它生成的公式中立即显而易见。指出这一点后，模型纠正了自己并调整了推理。我注意到一次性处理大任务似乎太多了；分解任务并通过对话进行效果更好。看来模型在处理复杂任务时采取了较大的推理步骤，导致了我积分示例中的错误。尽管如此，我还是印象深刻——这个模型在10年前会是一个很棒的工具。😅

其他观察：

•	GPT-o1处理需要10-75秒，实时显示每个推理步骤。等待这么长时间在今天感觉像是一种折磨。请记住——它不适用于简单的聊天和日常任务——它不是为此而构建的。
•	提示工程似乎已经集成；进一步调整它往往会恶化结果。
•	如果能输入文件就太好了，但目前这是不允许的。
•	模型输出大段文本，所以要做好处理全部内容的准备。

我预见这个模型将为基础研究者提供许多新工具。想象一个开源的等效模型出现时，真是令人兴奋。

这一切感觉如此先进，继续给我一种超现实的感觉。🫣

讨论总结

本次讨论主要围绕GPT-o1模型在学术研究中的应用展开，特别是作者在硕士论文研究中对GPT-o1的测试。讨论内容涵盖了GPT-o1在处理复杂数学问题时的表现、数学错误的出现与纠正、处理速度的局限性、提示工程的挑战以及对文件输入的需求。此外，讨论还涉及了GPT-o1在学术研究中的潜在应用、学术诚信问题以及AI辅助写作的伦理考量。总体而言，讨论呈现出对GPT-o1模型在学术研究中应用的期待与担忧并存的态度。

主要观点

  1. 👍 GPT-o1在处理复杂数学问题时表现出色，但存在数学错误。
    • 支持理由：模型能够进行有效的推理，并通过反馈进行自我修正。
    • 反对声音：数学错误的出现表明模型在处理复杂任务时仍需改进。
  2. 🔥 通过纠正错误，模型能够自我调整并改进推理。
    • 正方观点：这表明模型具有一定的自我修正能力，适合处理复杂任务。
    • 反方观点：数学错误的出现仍需引起重视，模型在处理复杂任务时可能存在局限性。
  3. 💡 GPT-o1的处理速度较慢，不适合日常简单任务。
    • 解释：模型在处理任务时需要较长的时间，这对于日常简单任务来说是不切实际的。
  4. 💡 提示工程的微调可能会导致结果恶化。
    • 解释：提示工程的优化需要谨慎进行，否则可能会影响模型的表现。
  5. 💡 模型需要文件输入功能，但目前不支持。
    • 解释：文件输入功能的缺失限制了模型在实际应用中的灵活性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Interesting test and writeup! Have you tried conducting your test with other SOTA models?”
    • 亮点：评论者对测试的兴趣和对其他SOTA模型的建议。
  2. “🤔 Wouldn’t it have been trained on your methodologies and others like from archiv or wherever you published.”
    • 亮点：评论者对模型训练数据的质疑，引发对模型局限性的思考。
  3. “👀 I knew a few PhD students that heavily use gpt4 for there papers. Wonder if they get in trouble if it gets detected in the future.”
    • 亮点：评论者对AI辅助写作潜在风险的担忧，引发对学术诚信的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对GPT-o1在学术研究中的应用表示期待，但也存在对模型局限性和学术诚信问题的担忧。主要分歧点在于模型在处理复杂任务时的表现和数学错误的出现，以及AI辅助写作的伦理考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：GPT-o1在学术研究中的进一步应用及其对学术诚信的影响。
  • 潜在影响：GPT-o1等AI模型在学术研究中的广泛应用可能改变传统的研究方法和学术出版模式，但也可能引发学术诚信和伦理问题。

详细内容：

标题：GPT-o1 在硕士论文研究中的测试引发热议

在 Reddit 上，一则题为“Test of GPT-o1 on My Master’s Thesis”的帖子引起了众多关注。这篇帖子详细讲述了作者将 GPT-o1 应用于自己 2013 年硕士论文研究的经历，获得了大量的点赞和众多评论。

帖子中，作者介绍了其硕士论文的任务，即研究液体中的气泡受多种力影响，其中 Basset 力因影响不明确而尤为棘手，计算涉及众多积分和公式。由于 GPT-o1 不接受文件输入，作者将论文上传至 GPT-4 后再测试 GPT-o1。该模型理解任务良好，能做出不错的推断，但出现了基本数学错误，经指出后能自我纠正。作者还指出处理大型任务时，将其分解并对话效果更好。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这是一次有趣的测试和记录，并询问是否尝试了其他先进模型。有人尝试了 gpt-4o，认为与 GPT-o1 相差甚远，且 gpt-4o 近两周似乎被削弱。有人提出模型是否会基于作者的研究方法进行训练，有人认为除非论文被多次引用并有大量后续研究，否则不太可能。有人担心博士生使用 GPT 辅助写论文未来是否会有麻烦，有人认为能否自辩是关键，也有人质疑使用 GPT 是用于研究辅助还是生成论文。还有人指出 GPT-o1 名称及版本的区别。

大家对于 GPT-o1 作为研究工具看法不一，但都认为它带来了新的可能性和思考。有人感叹若大学时就有 AI 辅助，理解材料和写论文会更容易。

总的来说，这次关于 GPT-o1 的讨论展示了人们对其在学术研究中应用的关注和期待，也反映了对潜在问题的担忧。