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讨论总结

本次讨论主要围绕OpenAI的o3展开。其中包括o3的计算成本、与其他模型（如o1、gpt4o）的比较，也有对OpenAI成果展示方式的争议，有人认为需要看到实时成果而非炒作，还有对OpenAI从o1到o3仅用三个月的质疑，以及部分人对这类话题的厌烦等，讨论过程中还出现了话题转移和调侃的情况。

主要观点

  1. 👍 对o3每个任务100,000美元计算成本表示嘲讽
    • 支持理由：成本较高不合理
    • 反对声音：无
  2. 🔥 o3 - mini在多数任务表现优于o1且成本更低
    • 正方观点：数据表明o3 - mini的性能和成本优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 需要看到OpenAI成果的实时展示而非只看炒作和图表
    • 解释：认为目前只是炒作缺乏实际展示
  4. 💡 OpenAI的成果是重要的科学突破，在多个基准测试达到SOTA
    • 解释：从技术成果角度认可OpenAI的成果
  5. 💡 过度依赖一个数据集不可靠，可能存在多种解释
    • 解释：从数据集角度质疑OpenAI成果的可靠性

金句与有趣评论

  1. “😂 JustinPooDough: Yeah only $100,000 in compute per task. Lmao”
    • 亮点：以嘲讽的方式表达对o3计算成本的看法
  2. “🤔 Wiskkey: The computed per - output token cost for o3 is around $60 per 1 million tokens, which is the same as o1 - see this blog post for details: https://www.interconnects.ai/p/openais - o3 - the - 2024 - finale - of - ai.”
    • 亮点：提供了o3的计算成本数据并与o1比较
  3. “👀 ReasonablePossum_: Imho just throwing smoke to stay relevant after google fucked up their 12 days…”
    • 亮点：表达对OpenAI成果展示方式的质疑
  4. “😏 prescod: OpenAI is doing things that nobody knew how to do even six months ago.”
    • 亮点：强调OpenAI成果的创新性
  5. “🤨 TheGuy839: I dont agree that relying heavily on 1 dataset is good.”
    • 亮点：从数据集角度提出对OpenAI成果的质疑

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对OpenAI成果的认可，也有质疑和嘲讽。主要分歧点在于对OpenAI成果的评价，认可的一方认为OpenAI取得了重要突破，质疑的一方认为成果展示存在问题、过度依赖数据集等。可能的原因是大家对OpenAI的期望不同，以及对技术成果评估标准的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：GPT - 5的发布相关话题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果OpenAI的成果真的存在争议点，可能会影响整个AI行业对成果评估的方式和对OpenAI的信任度。

详细内容：

标题：OpenAI 的 o3 引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于 OpenAI 的 o3 的帖子引起了广泛关注。该帖子指出，从 o1 到 o3 的进展仅用了三个月，这展示了在新的思维链强化学习范式下，推理计算规模的快速进步。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 o3 的性能、成本以及与其他模型的比较等方面。有人说每个任务的计算成本仅为 10 万美元，不禁让人发笑。有人认为 o3 发布后会有类似 o1 的普通版和专业版，且 o3 每个输出令牌的计算成本约为 60 美元/百万令牌，与 o1 相同，并提供了相关博客链接。还有人指出 o3-mini 在大多数任务上的表现优于 o1，且成本更低。

有人认为该模型的延迟接近 gpt4o（约两倍），这简直不可思议。也有人质疑为什么 o3 每个令牌的成本是 4o 的 6 倍，或许是在系统吞吐量和价格与延迟之间进行了权衡。有人表示需要亲眼看到 o3 的实时表现，目前都是宣传和图表。还有人对 OpenAI 关于 o3 的说法不太感兴趣，更关注的是一位著名的独立 AI 科学家的测试和评价。

有人不认同严重依赖一个数据集，认为可能存在多种解释，尤其是考虑到 o3 的成本。也有人认为 o3 并未开辟新的扩展途径，看起来更像是通过大量采样来挖掘 gpt4 的最后一点潜力，但仍受 gpt4 某些基本缺陷的限制。

在讨论中，有人提到 o3 实现了多个方面的最优，并非只是单一的基准。但也有人认为在强化学习的应用和可扩展性方面存在疑问。

这场讨论充分展现了大家对 OpenAI 的 o3 的不同看法和深入思考，反映了人们对新技术的关注和探索。但究竟 o3 能带来怎样的变革，还需要更多的实践和观察。