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原標題：OpenAI o1 self-play RL 技術路線推演
關鍵字：模型,方式,知乎,侵權,能力
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：0字

內容摘要：

導讀文章轉載自知乎，作者為曹宇，本文對train-time compute和test-time compute相關技術上可能的技術路線進行了推演，在整體思路上還原OpenAI o1的訓練及推理時整體技術路徑。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/720106482
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。OpenAI的self-play RL新模型o1最近交卷，直接引爆了關于對于self-play的討論。在數理推理領域獲得了傲人的成績，同時提出了train-time compute和test-time compute兩個全新的RL scaling law。作為領域博主，在時效性方面肯定卷不過其他營銷號了，所以這次準備了大概一萬字的內容，徹底深入分析并推演一遍其中的相關技術細節。01o1，而今邁步從頭越首先要說一下，o1是一個多模態模型，很多人包括 Jim Fan都忽略了這一點：因此他繼續叫做o，作為omni系列是沒有任何疑問的。只不過這次發布是過于低調了，很多人都沒有注意到這個拉爆了所有其他多模態框架的78.1分。那么這個o1，說明這個技術路線就是一個

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