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讨论总结

原帖计划使用o3构建一个能知晓自身所知和所不知的开源研究系统,评论者们从不同角度展开讨论。有评论者表达了对知识有限性的看法,引用o3的表述传达谦逊的知识观;有人提供了构建系统相关的资源;还有人对该开源研究系统表示认可和感谢。另外也有询问是否有本地知识库集成以及关于技术探讨方面判断大型语言模型是否知晓某事的讨论,整体氛围比较积极和谐。

主要观点

  1. 👍 承认自身知识有限,只对已知内容知晓
    • 支持理由:这是一种谦逊的知识观表达。
    • 反对声音:无。
  2. 👍 提供构建系统相关的资源(代码和视频解析)
    • 正方观点:有助于构建开源研究系统。
    • 反方观点:无。
  3. 👍 对构建的开源研究系统工作表示认可并感谢分享
    • 正方观点:该系统很酷,值得感谢分享。
    • 反方观点:无。
  4. 💡 目前无本地知识库集成计划,后续可研究
    • 解释:原帖作者表示目前没有这方面计划,但之后可以研究或者欢迎他人添加。
  5. 💡 关于判断LLM是否知晓某事的核心思路在视频中有阐述
    • 解释:自述文件可能遗漏相关内容,核心思路在视频演示中有详细分解。

金句与有趣评论

  1. “😂 FriskyFennecFox:“I don’t know everything, I only know what I know” \- o3”
    • 亮点:传达了一种谦逊的知识观。
  2. “🤔 robotoast: Very cool! Thanks for sharing your work.”
    • 亮点:对开源研究系统给予正面评价并表达感谢。
  3. “👀 omnisvosscio: Thanks for checking it out”
    • 亮点:礼貌回应查看的感谢。
  4. “🙏 Thanks for this I will definitely take a look.”
    • 亮点:表达查看意愿并表示感谢。
  5. “🤔 Sorry I wanted to get this out the same day as o3 and it was almost midnight when I was making the README so it needs a lot of improvement.”
    • 亮点:解释了自述文件需要改进的原因。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少,因为大多是在原帖基础上进行补充、提问或者正面回应。可能的原因是该开源研究系统的主题比较新颖且具有一定的吸引力,大家更多的是抱着积极探索和交流的态度参与讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题:在后续研究中如何让系统实现自适应和自学习。
  • 潜在影响:如果这个开源研究系统成功构建并完善,可能会对相关领域的研究方式产生积极影响,提供一种新的研究思路。

详细内容:

标题:利用 o3 构建开源研究系统,探讨其知识推理能力

在 Reddit 上,有一个关于使用 o3 构建开源研究系统的热门帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量的评论。帖子主要讨论了构建一个能够推理自身所知和所不知的开源研究系统 o3。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为 o3 听起来很像苏格拉底。还有人表示不清楚这是哲学家的引用还是动漫相关的引用。有人说“我并非无所不知,我只知道我所知道的”。有人提供了相关的代码链接https://github.com/omni-georgio/deep\\_research-,以及一个详细解释的 YouTube 视频链接https://www.youtube.com/watch?v=mGET1RKXW3o。有人称赞这一工作非常酷,并感谢分享。有人询问是否与本地知识库有集成。有人表示会去看一看,并指出可能需要清理 README。还有人询问确定 LLM 是否知道某些东西的核心思想是什么。

对于这些讨论,存在不同的观点和看法。有人认为这个系统目前还处于基础水平,但也有人相信通过一些改进可以使其变得非常具有适应性和自学习能力。同时,大家在交流中也达成了一定的共识,即对这种创新的探索表示关注和期待。

总的来说,这个关于 o3 开源研究系统的讨论展示了大家对新技术的好奇和探索精神,也为相关领域的发展提供了多样的思考角度。