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o1-preview发布已经四天了，最初的炒作开始逐渐平息。人们对于这个模型是否是范式转变还是仅仅是基于思维链数据对GPT-4o的微调存在分歧。

作为一家依赖于大型语言模型推理能力的AI初创公司，我们想知道这个模型是否如OpenAI所声称的那样，以及它是否能在推理方面击败现有的模型。

因此，我花了几个小时对这个模型进行了测试，用一系列精心挑选的挑战性提示和任务对其进行了考验，这些提示和任务是其他模型无法一次性解决的。

如果想深入了解所有精心挑选的提示、详细回复以及我的完整分析，请查看这里的博客文章：OpenAI o1-preview：详细分析。

我喜欢这个模型的哪些方面？

在我有限的测试中，这个模型在复杂推理、数学和科学方面确实符合OpenAI的宣传。它能够回答一些其他模型在没有人类协助的情况下无法回答的问题。

我不喜欢o1-preview的哪些方面？

它在推理和数学方面还没有达到博士水平（目前），所以不要急着解雇你的工程师或研究人员。

考虑到推理速度和准确性之间的权衡，我更喜欢Sonnet 3.5在编程方面的表现，而不是o1-preview。创意写作对o1-preview来说完全不行；不过，他们从未声称在这方面有优势。

然而，o1可能会克服这些缺点。它确实感觉像是一个重大进步，但进步的幅度还需要观察。

关于思维链（CoT）推理的一个突出特点是，模型偶尔会提供正确答案，即使推理步骤有些不一致，这让人感觉有点不舒服。

让我知道你对这个模型的看法——尤其是编程方面，因为我没有在这方面做太多测试，而且它并没有给我留下特别深刻的印象。

讨论总结

本次讨论主要围绕OpenAI的o1-preview模型在编码、推理和创意写作方面的表现展开。用户通过具体的测试任务和案例，详细分析了该模型在不同领域的优缺点。总体来看，o1-preview在复杂推理和数学方面表现出色，但在编码和创意写作方面则存在一些不足。讨论中涉及了与其他模型的比较，如GPT-4、Sonnet 3.5等，用户对o1-preview的编程能力持有不同观点，既有赞扬也有质疑。此外，讨论还涉及了模型的链式思维（CoT）推理能力，以及其在推理过程中可能存在的不一致性问题。总体氛围较为技术性和专业性，用户对模型的未来发展持观望态度。

主要观点

  1. 👍 o1-preview在编码能力上表现优异
    • 支持理由：能够一次性正确完成复杂任务，如生成带有阴影的3D旋转立方体代码。
    • 反对声音：在某些编程任务中表现不如Sonnet 3.5，且输出响应时存在问题。
  2. 🔥 o1-preview在复杂推理和数学方面表现出色
    • 正方观点：能够解决一些其他模型无法解决的问题，如竞争性编程任务中的推理问题。
    • 反方观点：在需要创造性或复杂推理的数学证明中，模型经常出现幻觉，提供不完整或错误的证明。
  3. 💡 o1-preview在创意写作方面表现一般
    • 解释：尽管在当代诗歌创作方面表现不错，但在更广泛的创意写作领域表现不佳。
  4. 🤔 o1-preview的链式思维（CoT）推理能力存在不一致性
    • 解释：模型在推理步骤不一致的情况下仍能提供正确答案，这种现象令人感到不适。
  5. 👀 o1-preview在编码方面的表现不如预期
    • 解释：尽管在复杂推理和数学方面表现出色，但在编码方面却不如预期，这与其在其他领域的优秀表现形成鲜明对比。

金句与有趣评论

  1. “😂 o1-preview 是唯一能够一次性正确完成此任务的模型。”
    • 亮点：突出了o1-preview在编码能力上的优势。
  2. “🤔 One thing that stood out about the chain of thought (CoT) reasoning is that the model occasionally provided correct answers, even when the reasoning steps were somewhat inconsistent, which felt a little off-putting.”
    • 亮点：指出了o1-preview在推理过程中可能存在的不一致性问题。
  3. “👀 A major problem for o1 models is that they still frequently hallucinate. When I prompt them to prove a mathematical statement that requires a bit of "creativity", or to prove a conjecture using seemingly valid approach, they claimed to have proven it with either obviously incorrect reasonings or giving incorrect proof with a lot of crucial steps missing akin to "rest of the owl"-like instructions.”
    • 亮点：揭示了o1-preview在数学证明中可能出现的幻觉问题。
  4. “😂 Sonnet 3.5 在编码方面表现不佳，因此 o1-preview 的表现更令人失望。”
    • 亮点：对比了o1-preview与Sonnet 3.5在编码能力上的表现。
  5. “🤔 Right, I too noticed it can somehow get the right answer even when going through flawed (or not human-like) reasoning.”
    • 亮点：指出了o1-preview在推理过程中可能存在的缺陷。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对o1-preview在某些领域表现出色的赞扬，也有对其在其他领域表现不佳的失望。主要分歧点在于模型的编码能力和链式思维推理能力。一些用户认为o1-preview在编码方面表现优异，而另一些用户则认为其表现不如预期。此外，模型的链式思维推理能力也引发了用户的质疑，认为其在推理步骤不一致的情况下仍能提供正确答案，这种现象令人感到不适。可能的原因是用户对模型的期望值较高，而o1-preview在某些方面的表现未能达到预期。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的链式思维推理能力和编码能力的进一步优化。
  • 潜在影响：o1-preview在复杂推理和数学方面的出色表现可能会推动相关领域的研究和应用，但在编码和创意写作方面的不足可能会限制其在某些场景中的应用。未来，随着模型的不断优化，其在编码和创意写作方面的表现有望得到提升。

详细内容：

《关于 o1-preview 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上有一篇关于 o1-preview 模型的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子发布者称 o1-preview 发布四天以来，初始的热潮逐渐平息，人们对于该模型的评价存在分歧，有人认为它是范式转变，也有人觉得只是 GPT-4 基于思维链数据的微调。发布者花费数小时对该模型进行了测试，并分享了自己的看法。想了解更多详细测试内容和完整分析，可点击OpenAI o1-preview: A detailed analysis.

讨论焦点主要集中在模型的优缺点以及在不同领域的表现。有人表示，在自己高度专业化的测试中，让模型用 Python 编写使用 OpenGL 显示带有阴影的 3D 旋转立方体的代码，只有 o1-preview 模型能在首次尝试时就正确编写，而 GPT-4 虽能完成任务但需要人工修正，GPT-3.5 则无论如何都无法完成。但也有人觉得 o1-preview 模型在代码输出方式上存在问题，会输出多个不相关的代码块。

有人称 o1-preview 在当代诗歌写作方面表现不错，但对于创意写作整体来说仍不理想。还有人指出 o1-preview 在 C#编码方面表现出色，且相比 Sonnet 3.5 更优。但也有人对此表示怀疑，认为其在编码基准测试中表现不佳。

有用户分享在进行复杂代码重构时，o1-mini 无法完成，但 o1-preview 可以出色完成工作。然而，也有用户认为在一些小的修改上，Sonnet 3.5 表现更好，因为其更便宜且速度更快。

关于模型的思维链推理，有人指出其偶尔会提供正确答案，但推理步骤却有些不一致。有人猜测这可能并非故意为之，而是通过强化学习选择路径时，虽中间步骤不佳但隐藏计算正确从而导致了正确输出。

在编码能力的测试中，o1-mini 和 o1-preview 在解决特定编程任务时表现出色，能正确解决大多数高级模型无法解决的问题，但仍存在经常产生幻觉的问题。

那么，o1-preview 模型究竟能否在众多模型中脱颖而出，成为真正具有创新性和实用性的模型呢？这还需要我们进一步观察和探讨。