Agent(代理)一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域,"Agent"...
2025-04-17 29 人工智能AI行业报告
受制于高质量文本数据越来越少等原因,传统的大模型Scalling Law已放缓。根据The Information,传统的大模型Scaling Law已经撞墙,OpenAI下一代旗舰 Orion遭遇瓶颈,仅仅增加模型规模已经不能保证性能的线性提升,且伴随着高昂成本和显著的边际效益递减。路透社发文表示,由于当前方法受到限制,OpenAI 和其他公司正在寻求通向更智能AI的新途径。 OpenAI发布了全新的多模态Self-play RL模型o1,通过多步推理的方式,其在语言推理方面取得了傲人的成绩,开启了推理的Scalling Law时刻。 o1开创模型scaling的新维度,模型性能不再仅仅受限于预训练阶段,现在可以通过增加推理计算资源来提升模型表现。OpenAI发现,随着强化学习的增 加(训练时间计算)和思考时间的增加(测试时间计算),o1 的性能会持续提高。 o1模型实现了结构化推理,展现思维链(COT)能力,将单个任务拆解成多个简单任务,提升回答的逻辑性。它通过让模型在回答复杂问题时,逐步解释 每一步的推理过程,而不是直接给出答案。因此模型在回答问题时就像是人类在解题时那样,先思考每一步的逻辑,再逐步推导出最终的结果。具体来看, o1至少已经能够实现:提出假设,验证思路,反思过程这三种主要的逻辑推理能力。 我们认为,大模型已从GPT 3.5的简单对话能力发展至o1的复杂任务规划解决能力,为AI Agent发展建立了技术根基,通过强化推理的方式迈开通过AGI的重要一步。
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