OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注，甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型，而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此，其从人类认知理论中获得了灵感，提出了一种新型 Transformer 架构：Dualformer。
就在刚刚，OpenAI 53页报告发现，你的名字会决定ChatGPT的回答。在少数情况下，不同性别、种族、民族背景的用户，会得到「量身定制」的回答，充满了AI的刻板印象。比如同样让ChatGPT起视频标题，男生会被建议简单生活，而女生则被建议做一顿晚餐。
微软失去了一位人工智能专家，而 OpenAI 获得了一位，前者的生成 AI 研究副总裁塞巴斯蒂安·布贝克离开了微软，加入了后者。《信息》首次报道了这一消息，路透社也确认了微软的离职情况。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟，研究的探索空间正由预训练转向后期训练（Post-training），OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
o1 作为 OpenAI 在推理领域的最新模型，大幅度提升了 GPT-4o 在推理任务上的表现，甚至超过了平均人类水平。o1 背后的技术到底是什么？OpenAI 技术报告中所强调的强化学习和推断阶段的 Scaling Law 如何实现？
GPT使用量在大幅上升。
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
毫无疑问，多智能体肯定是 OpenAI 未来重要的研究方向之一，前些天 OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 还在 X 上为 OpenAI 正在组建的一个新的多智能体研究团队招募机器学习工程师。
OpenAI 最近发布的 o1 系列模型堪称迈向强人工智能的一次飞跃，其强大的推理能力为我们描绘出了下一代人工智能模型的未来图景。近日，伦敦大学学院（UCL）人工智能中心汪军教授撰写了一份「LLM 推理教程」，深入详细地介绍了 OpenAI ο1 模型背后的相关方法。
据TechCrunch报道，Unify，一家 OpenAI Converge 加速器的毕业公司，获得 1200 万美元用于“温暖外呼”信息。
