这一跃迁体现在三个层面：1、认知维度的提升——参数空间：在预设框架内寻找最优解。思维链空间：在更高维度探索解决问题的方法论；2、抽象能力的飞跃——从“如何做”上升到“为什么这样做”，从具体任务执行转向问题求解策略的构建；3、智能本质的回归——更接近人类的认知模式，实现了从机械计算到智慧思考的跨越 //@爱可可-爱生活:从参数空间优化到思维链空间优化，两者的本质区别，就像是“学会游泳”与“理解水性”的差异——前者关注具体动作的优化，后者则着眼于对整体规律的把握。 //@爱可可-爱生活:系统在搜索思维链空间的过程，本质上是一种元认知的具象化 —— 它不仅在思考问题，更在思考如何思考。从更宏观的视角来看，o1 系统的成功预示着人工智能正在从“模式识别”向“认知推理”演进。
“……o1在可能的思维链空间中进行搜索……尝试评估树中哪些分支效果更好，如果当前分支不奏效，可能会回溯和编辑……最终会得到一个非常冗长、复杂且近乎最优的思维链，它基本上代表了一个描述模型应该做什么的自然语言程序。并且在创建这个程序的过程中，模型正在适应新情况。我认为像o1这样的系统是一个真正的突破，它远超了经典深度学习范式，实现了强大的泛化能力。” —— François Chollet
#人工智能##AI创造营##o1#
爱可可-爱生活的微博视频
#人工智能##AI创造营##o1#
爱可可-爱生活的微博视频
