复刻OpenAI o1推理大模型，开源界传来最新进展： LLaMA版o1项目刚刚发布，来自上海AI Lab团队。
OpenAI o1彻底带火慢思考和思维链（CoT）方法，但CoT在某些任务上反而会降低模型表现。
北京时间 10 月 30 日，GitHub Universe 2024 如约而至，而今年正值大会十周年纪念日。本文将从 GitHub 发布的 AI 新进展入手，围绕开源模型、用户数量、盈利模式、发展历程等几个方面，全面梳理 GitHub 与 Hugging Face 两大开源平台的异同。
OpenAI 最近发布的 o1 模型在数学、代码生成和长程规划等复杂任务上取得了突破性进展，据业内人士分析披露，其关键技术在于基于强化学习的搜索与学习机制。通过迭代式的自举过程，o1 基于现有大语言模型的强大推理能力，生成合理的推理过程，并将这些推理融入到其强化学习训练过程中。
OpenAI o1 的发布，再次给 AI 领域带来了一场地震。 o1 能像人类一样「思考」复杂问题，拥有优秀的通用推理能力。在未经专门训练的情况下，o1 能够直接拿下数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。
英伟达不仅要做显卡领域的领先者，还要在大模型领域逐渐建立起自己的优势。
英伟达开源了超强模型Nemotron-70B，后者一经发布就超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet，仅次于OpenAI o1！AI社区惊呼：新的开源王者又来了？业内直呼：用Llama 3.1训出小模型吊打GPT-4o，简直是神来之笔！
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。
OpenAI o1团队花了半年时间教会o1 "strawberry中有几个r"，一个开源项目做对了！
当备受期待的GPT-5历经数次跳票，OpenAI全新发布的o1模型及时挽回了行业的信心，并从此为大模型领域开启了一个新的竞技方向——当推理模型大行其道时，行业如何从Infra层面着手降低推理阶段的算力成本？
