一句话阐述推理类模型的原理

OpenAI reasoning models are trained with reinforcement learning to perform complex reasoning.Models in this family think before they answer they can produce a long chain of thought before responding to the user.Through training,the models learn to refine their thinking process,try1Deliberative alignment is a training approach that teaches LLMs to explicitly reason through safety specifications before producing an answer.1different strategies,and recognize their mistakes.Reasoning allows these models to follow specific guidelines and model policies we’ve set,helping them act in line with our safety expectations.This means they are better at providing helpful answers and resisting attempts to bypass safety rules,to avoid producing unsafe or inappropriate content.OpenAI o3-mini is the latest model in this series.Similarly to OpenAI o1-mini,it is a faster model that is particularly effective at coding.As can be seen in the capability results below,o3-mini surpasses previous models on science(GPQA Diamond),math(AIME),coding(Codeforces).Table 1:Performance across models.GPT-4o o1-preview o1 o3-miniGPQA Diamond 0.510.68 0.78 0.77AIME 2022-2024 0.100.44 0.78 0.80Codeforces ELO 9001250 1841 2036We also plan to allow users to use o3-mini to search the internet and summarize the results in ChatGPT.We expect o3-mini to be a useful and safe model for doing this,especially given its performance on the jailbreak and instruction hierarchy evals detailed in Section 4 below.

问小孩：“你的气球去哪了？”从小孩的视角，他可能会回答：“我不知道，它就消失了。”问风筝主人：“小孩的气球怎么丢的？”从风筝主人的视角，他可能会回答：“风筝碰到了它，然后它飞走了。”在这个例子中，模型需要使用心智理论来推理出每个角色的知识和信念，从而得出他们可能的回答。通过SimToM框架，模型可以更准确地预测和理解各个角色的心理状态。对我们日常工作与生活的启发这个两个故事，给我们一个事实性真理启发。我们只是生活中的一部分，在我们的世界，我们是主角别人是配角；在别人的世界，我们只是配角。想要具有换位思考的能力，可以借助大语言模型。那么，这项技术可能有哪些用途呢？1.方便小说家写出更丰富的任务心理和更精彩的对话。小说家写小说的时候通常会涉及不同角色，如果缺乏换位思考很容易以上帝视角设计和撰写故事情节与对话。这样的作品会很失真，只能是爽文风格，《陈情令》、《雪中悍刀行》、《庆余年》都是这样风格的故事。应用这种技术，大语言模型（LLMs）可以帮你幻化出不同的角色来协助你设计更灵活和更逼真的情节细节。

数据大小（D）：指用于训练模型的token数量。计算量（C）：指训练过程中使用的计算资源。AI领头羊们，不断增加数据、算力，改进模型但是，GPT-5却一直难产，传说效果不达预期人类师傅，用自己的优秀案例教导出来的语言模型能力的上限由人类师傅的本领决定。60分到80分容易，90往95分难24年9月，OpenAI推出推理模型o1概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o）链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1)性能表现响应速度快，算力成本低慢速思考，算力成本高运算原理基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理问题的每个步骤来得到答案决策能力依赖预设算法和规则进行决策能够自主分析情况，实时做出决策创造力限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力人机互动能力按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图更自然地与人互动，理解复杂情感和意图问题解决能力擅长解决结构化和定义明确的问题能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解决方案伦理问题作为受控工具，几乎没有伦理问题引发自主性和控制问题的伦理讨论