这表明OpenAI在不断改进算法的同时，也在考虑模型的普及和应用。
【新智元导读
】
o1诞生，对于OpenAI团队来说，是最具革命性的时刻。在22分钟完整版采访视频中，他们分享了自己对新模型的思考，以及背后的开发故事。
OpenAI o1团队采访的完整版视频，终于上线了！
全程22分钟，o1研发团队在项目Bob McGrew组织下，一起分享了「啊哈」时刻。
有的人提到，全新o1模型相当于多个博士「合体」而成，往往比人类表现更好。还有的人称，o1发布之后，明显感受到了AGI到来。
「当模型在数学、编码、围棋、国际象棋等领域的表现超过人类时，AGI的未来变得更加明朗」。
来自艾伦研究所的科学家Nathan Lambert对这个视频，做了一个精彩亮点的总结。
一共有8点：
1 强化学习加持的o1，比人类更善于发现新的CoT推理步骤
2 自我批评的涌现，是o1最强有力的时刻
3 让o1「超时」前完成回答，然后突然有了「啊哈」时刻
4 scaling参数规模的挑战，以及继续沿着强化学习算法进步之路
5 许多人提到，相对于算法而言，基础设施显得多么重要
6 通过规划、纠错，o1能够解决世界上的新问题
7 新的训练范式是一种全新的方法，可以将更多的算力投入到模型中
8 o1编写代码时，当其输出要使用的代码时，需要通过单元测试
接下来，具体来看下o1模型背后的故事。
o1作为OpenAI全新系列，与GPT模型最大不同，就在于推理。
它本质上，是一个推理模型，也就是会比以往「思考」得更多。
在OpenAI研究人员看来，「思考」就是推理的一种最直观的方式。
有时候，当被问及意大利首都是什么问题时，我们几乎不用思考，即刻就能得出答案。但有时候，涉及商业企划书、写小说等人物时，便需要长时间的思考过程。
毋庸置疑，思考时间越久，结果就越好。
因此，推理是将思考时间，转化为最优结果的能力。
用Mark Chen的话来说，推理是一种「原语」，是实现任何可靠思考过程的必经之路。
关于推理的研究，OpenAI内部其实很早就开始了。成立初期，他们看到了AlphaGo通过RL算法战胜人类的潜力，并进行了大量的研究。
比如，他们曾在2016年开放游戏测试平台「Universe」，是一个训练AI通用智能水平的开源平台。
2018年打造出名为OpenAI Five的游戏AI，成功击败了两届DOTA2国际邀请赛的世界冠军OG战队。
与此同时，数据和机器人领域，取得了重大的scaling进展。
OpenAI团队便开始思考：如何在通用领域做到强化学习，实现一个非常有力的AI？
那便是，GPT系列开启的全新范式。它在扩展无监督学习方面，取得了惊人的成果。
而且，也就是从那时起，研究人员便开始探索，如何将这两种范式相结合——强化学习和无监督学习。
研究人员称，这项努力开始的确切时间点，很难说，但这件事已经进行了很长时间。
在视频中，有人表示，自己觉得研究中最酷的就是那个「啊哈」时刻了。
在某个特定的时间点，研究发生了意想不到的突破，一切忽然就变得很明了，仿佛顿悟一般灵光乍现。
所以，团队成员们分别经历了怎样的「啊哈」时刻呢？
有人说，他感觉到在训练模型的过程中，有一个关键的时刻，就是当他们投入了比以前更多的算力，首次生成了非常连贯的CoT。
就在这一刻，所有人都惊喜交加：很明显，这个模型跟以前的有着明显的区别。
还有人表示，当考虑到训练一个具备推理能力的模型时，首先会想到的，是让人类记录其思维过程，据此进行训练。
对他来说，啊哈时刻就是当他发现通过强化学习训练模型生成、优化CoT，效果甚至比人类写的CoT还好的那一刻。
这一时刻表明，我们可以通过这种方式扩展和探索模型的推理能力。
这一位研究者说，自己一直在努力提升模型解决数学问题的能力。
让他很沮丧的是，每次生成结果后，模型似乎从不质疑自己做错了什么。
然而，当训练其中一个早期的o1模型时，他们惊奇地发现，模型在数学测试中的得分忽然有了显著提升。
而且，研究者们可以看到模型的研究过程了——它开始自我反思、质疑自己。
他惊叹道：我们终于做出了不一样的东西！
这种感受极其强烈，那一瞬间，仿佛所有东西都汇聚到了一起。
还有一位研究人员表示，当你要求模型在「超时」前，完成思考，过程非常有趣。
这就像自己在参加数学竞赛一样，任何思考都是有时限的。
他表示，这也是自己进入AI领域主要原因，而现在，对于自己来说，也算是实现了「闭环」时刻。
另外，o1模型让人惊艳的是，在推动科学发现和工程进步，有巨大的帮助。
对于很多人而言，AGI似乎是一个很抽象、很遥不可及的概念，直到亲眼看见AI在人类擅长的事情上做得更好，才能相信AGI的到来。
对专业的国际象棋和围棋手而言，IBM的Deep Blue，以及DeepMind AlphaGo和AlphaZero，让他们早在几年前就意识到了这一点。
而对OpenAI的这群擅长数学和编码的科学家，o1模型就有类似的意义。更有趣的是，他们的工作相当于是亲手制造了一个可以碾压自己能力的AI。
关于过程中遇到的障碍，研究人员们直接表示，训练LLM从根本上来讲就是一件非常困难的事情。
类似于从地球发射一枚飞往月球的火箭，成功的路只有很窄的一条，但有数不清的失败之路，稍微偏离一个角度就无法到达目标。
训练过程出问题的方式可以有上千种，即使在这群才华横溢的研究科学家们手中，每轮训练也会遇到数百个问题。
此外，随着模型变得越来越智能，比如像o1一样相当于手握几个phd学位的人类，评估也变得越发困难。
有时，他们需要花很长的时间来确定模型做的事情是否正确，而且最后很多常用的行业基准也趋于饱和，需要重新找到适合o1能力的基准测试。
除了模型的开发历程，研究人员们还被问到了自己最喜欢的o1模型用例。
Hyung Won Chung表示，o1可以成为很好的编码助手。
他自己在工作时通常遵循TDD（Test-Driven Development）的开发方式，有了o1的帮助可以免去自己编写单元测试的工作，而是直接指定需求，让模型自动编写。
此外，遇到的报错信息也可以直接扔给o1，虽然有时不能直接解决问题，但它可以比编译器提出一个更好的问题，帮助你解决错误。
Jason Wei则表示，自己经常把o1当成头脑风暴的伙伴，而且可以讨论的问题范围相当之广，大到如何解决一个机器学习问题，小到如何起草一篇博客或推文。
他今年5月撰写的一篇关于LLM评估的博客，就借鉴了o1的意见，比如文章的结构、各种评估基准的优缺点以及行文风格等等方面。
关于这个问题，很多人都谈到了大家的聪明才智，以及团队氛围的融洽。
比如自己吭哧吭哧调试了一周的代码，被路过的同事瞬间解决了；每天和极其聪明的同事共处，让自己逐渐变得谦卑。
Mark Chen形容「草莓」项目是一个非常「有机」（organic）的项目，因为在专业问题上大家都有自己的看法和主见，都有满怀热情想要推动的想法。
当这些想法聚集在一起，就会迸发出火花，像滚雪球一样越滚越大。
然而，有主见的另一面，就是所有人都很坚持自己的看法，但并不固执。如果看到反驳自己主张的客观结果，他们也会随之改变想法。
更值得赞叹的是，这群绝顶聪明的人，同时也很nice，乐于帮助别人解决问题，同事之间一起吃饭、一起出去玩，让采访中的很多研究者都直言，「在这里工作是非常好的经历」。
