发布不到1周,OpenAI最强模型o1的护城河已经没有了。
有人发现,谷歌DeepMind一篇发表在8月的论文,揭示原理和o1的工作方式几乎一致。
这项研究表明,增加测试时(test-time)计算比扩展模型参数更有效。
基于论文提出的计算最优(compute-optimal)测试时计算扩展策略,规模较小的基础模型在一些任务上可以超越一个14倍大的模型。
网友表示:
这几乎就是o1的原理啊。
众所周知,奥特曼喜欢领先于谷歌,所以这才是o1抢先发preview版的原因?
有人由此感慨:
确实正如谷歌自己所说的,没有人护城河,也永远不会有人有护城河。
就在刚刚,OpenAI将o1-mini的速度提高7倍,每天都能使用50条;o1-preview则提到每周50条。
有人发现,谷歌DeepMind一篇发表在8月的论文,揭示原理和o1的工作方式几乎一致。
这项研究表明,增加测试时(test-time)计算比扩展模型参数更有效。
基于论文提出的计算最优(compute-optimal)测试时计算扩展策略,规模较小的基础模型在一些任务上可以超越一个14倍大的模型。
网友表示:
这几乎就是o1的原理啊。
众所周知,奥特曼喜欢领先于谷歌,所以这才是o1抢先发preview版的原因?
有人由此感慨:
确实正如谷歌自己所说的,没有人护城河,也永远不会有人有护城河。
就在刚刚,OpenAI将o1-mini的速度提高7倍,每天都能使用50条;o1-preview则提到每周50条。