原贴链接

https://x.com/__nmca__/status/1870170101091008860（未提供更多有效内容信息）

讨论总结

这个讨论源于OpenAI员工关于o1和o3架构的推文。其中有人对OpenAI在推理时的技巧感兴趣，有人抱怨X的登录限制影响查看推文，也有关于o3 - mini技术分析的内容，如不同计算配置对评分的影响等，还存在对o1和o3模型替换的猜测以及关于模型推理时是否运用MCTS的讨论。整体氛围比较理性，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 OpenAI员工关于模型架构的推文信息有一定价值
    • 支持理由：未提及反对声音，默认大家认可其提供了一定信息
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对OpenAI在推理时使众多标记组合成正确答案的技巧更感兴趣
    • 正方观点：这有助于深入了解OpenAI模型推理的原理
    • 反方观点：无
  3. 💡 新技术存在于o3 - mini
    • 解释：评论者分析o3 - mini在性能与成本方面的优势，暗示新技术存在于此
  4. 💡 对OpenAI模型o1和o3在推理时是否运用MCTS表示疑问
    • 解释：推文中未提及，引发好奇
    • 反对声音：无
  5. 💡 OpenAI有将o1快速替换为o3的意向，主要原因是成本
    • 解释：Blizado提出此观点，认为成本是主要考量因素
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Good to know but I’m more interested in what tricks they’re using at inference time to make 9 billion tokens cohere into correct answers.”
    • 亮点：表达出对模型推理技巧的强烈好奇，在对OpenAI架构信息感兴趣的同时更关注推理技巧
  2. “🤔 CoT/ToT with reflection and self consistency?”
    • 亮点：对OpenAI推理时使用的技术进行推测，提供了一种可能的技术方向
  3. “👀 realityexperiencer: Start pasting the full tweet text or a picture. X requires a login these days.”
    • 亮点：直接指出X登录限制带来的不便，希望看到完整推文内容
  4. “👀 I think the new technology is in o3 - mini.”
    • 亮点：提出关于新技术所在位置的观点，引发对o3 - mini的关注
  5. “👀 so no MCTS at inference time?”
    • 亮点：对模型推理时是否运用MCTS提出疑问，引起后续讨论

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点较少，基本是各自阐述观点。可能的原因是这个话题比较专业，大家更多是基于事实或者推测进行讨论，没有太多主观情绪的介入。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会继续深入探讨o3 - mini中的新技术细节以及如何影响性能和成本。
  • 潜在影响：如果o1被o3快速替换，可能会对依赖o1的相关应用或者研究产生影响，也可能影响OpenAI在模型开发方面的策略走向。

详细内容：

标题：OpenAI 员工推文引发关于模型架构的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 OpenAI 员工的推文引起了广泛关注。该推文透露了 o1 和 o3 模型的相关架构信息，点赞数众多，评论也十分热烈。

原帖内容为：“o1 是首个大型推理模型——正如我们在最初的‘Learning to Reason’博客中所述，它‘只是’一个用 RL 训练的 LLM。o3 则通过在 o1 的基础上进一步扩大 RL 规模而获得动力，……”，相关链接为：https://x.com/nmca/status/1870170101091008860 。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为更关心推理时使用的技巧，以让 90 亿个令牌组合成正确答案。有人提到了 CoT/ToT 与反思及自我一致性的问题。还有人提供了替代链接，方便大家查看推文。

有人认为新技术在 o3 - mini 中，不同的计算配置在评分方面有显著影响，中等配置能达到 o1 水平的性能，且成本低于 o1 - mini，这一点很重要。有人猜测 OpenAI 想因成本原因快速用 o3 替换 o1 。也有人好奇 o1 是否是推理模型中的 GPT4 ，还有人质疑推理时是否没有使用 MCTS ，有用户指出 MCTS 曾是核心，但已不再是最先进的推理方法。

讨论中的共识在于大家对 OpenAI 新模型的技术细节和性能表现都充满好奇和关注。独特的观点如关于新技术在 o3 - mini 中的见解，丰富了讨论内容，让大家从不同角度思考 OpenAI 模型的发展。

总之，这次关于 OpenAI 模型架构的讨论展现了大家对前沿技术的探索热情和深入思考。