【人工智能】OpenAI发布GPT-o1模型:推理能力的革命性突破,这将再次刷新编程领域的格局!
在人工智能领域,推理能力的提升一直是研究者们追求的目标。就在两天前,OpenAI正式发布了其首款具有推理能力的大语言模型——o1。这款模型的推出,不仅标志着AI技术的又一次飞跃,也为开发者和用户提供了全新的工具来解决复杂问题。本文将深入探讨o1模型的特点、优势与局限,并为您提供使用指南,让您充分利用这一强大的AI工具!💡

一、o1模型的亮点与创新
OpenAI的o1模型采用了全新的训练方法,显著提升了其在编程、数学和科学领域的推理能力。与之前的GPT系列模型相比,o1在处理复杂问题时表现得更加出色。以下是o1模型的一些关键特点:
-
全新训练方法:o1模型使用了一种全新的优化算法和专门定制的数据集,包含推理数据和科学文献,使其能够更好地理解和解决问题。
-
思路链处理:o1通过“思路链”方法,逐步分析用户查询的问题,生成更为准确的答案。这种方式类似于人类的思考过程,让模型的回答更具逻辑性。
-
推理能力提升:在物理、化学和生物等学科的基准测试中,o1的表现与博士生相当,展现了其在复杂推理任务上的重大进步。
-
安全性增强:o1模型在遵守安全准则方面表现更佳,能够有效抵抗产生有害内容的风险。

二、如何使用o1模型?
1、openAI官方
对于想要体验o1模型的用户,以下是使用指南:
-
访问权限:ChatGPT Plus和Team-FF用户可以立即访问o1模型,ChatGPT Enterprise和Edu用户将在下周获得使用权限。未来,o1-mini将向所有用户开放。
-
选择模型:在用户界面中,通过下拉菜单手动选择o1-preview或o1-mini模型。
-
使用场景:o1模型特别适合解决科学、编程和数学等领域的复杂问题。例如,医疗研究人员可以使用o1来注释细胞测序数据,物理学家可以生成量子光学所需的复杂数学公式。
虽然openAI官方已经发布了GPT-o1。但是想要使用,中间困难肯定是阻碍重重,所以下面有一个备选工具。

2、能用AI
据可靠消息,在2024年的9月13日,也就是今天下午。国产一站式能用AI将兼容GPT-o1模型,如果没有openAI-ZH的小伙伴,可以等待能用AI发布的最新模型。
一站式能用AI:https://www.nyai.chat/chat?invite=nyai_1141439&fromChannel=csdn

三、GPT-o1模型的局限性
尽管o1模型在推理能力上取得了显著进步,但仍存在一些局限性:
- 功能限制:目前o1模型仅支持文本输入,无法浏览实时网页或上传文件和图片。
- 知识范围:在某些领域,o1的知识面仍不如GPT-4o广泛,可能在回答问题时表现不佳。
- 幻觉问题:o1模型在某些情况下仍可能产生“幻觉”,即自信地编造答案。
四、结语🌟
OpenAI的o1模型无疑是人工智能领域的一次重大突破。它不仅提升了AI的推理能力,也为各行各业的专业人士提供了强大的工具。尽管目前仍存在一些局限性,但随着技术的不断进步,未来的o1模型将会更加完善。
如果您对o1模型感兴趣,欢迎关注我的CSDN博客,获取更多关于AI技术的最新动态和实用教程!让我们一起探索人工智能的无限可能!🔍✨
希望这篇文章能够帮助您更好地理解OpenAI的o1模型,并激发您对AI技术的兴趣!如有任何问题或想法,欢迎在评论区留言讨论!
相关文章:
【人工智能】OpenAI发布GPT-o1模型:推理能力的革命性突破,这将再次刷新编程领域的格局!
在人工智能领域,推理能力的提升一直是研究者们追求的目标。就在两天前,OpenAI正式发布了其首款具有推理能力的大语言模型——o1。这款模型的推出,不仅标志着AI技术的又一次飞跃,也为开发者和用户提供了全新的工具来解决复杂问题。…...
2024年TCGA基因表达数据下载(最新版)
文章目录 前言一、如何使用TCGA数据库获取公共数据?二、使用步骤1.点击Cohort Builder2.数据筛选3. Repository4.数据下载4.1 继续选择筛选条件4.2 添加cart并进入4.3 下载 总结 前言 TCGA 全称 The Cancer Genome Atlas ,即癌症基因组图谱。它是一个大型的癌症研…...
1. 运动控制指令概要(omron 机器自动化控制器)
机器自动化控制器——第一章 运动控制指令概要 1-1 运动控制指令PLCopen运动控制用功能块运动控制指令概要▶ 运动控制指令的种类▶ 状态变化▶ 运动控制指令的启动和状态▶ 异常处理▶ 执行运动控制指令时输入变量的变更(指令重启)▶ 通过选择缓存模式执行指令多重启动▶ 通过…...
依赖注入(Dependency Injection)
依赖注入是一种设计原则,主要用于减少类之间的紧耦合度,通过将对象的选择和创建逻辑外包给一个容器来实现动态注入。 适用场景: 当需要将对象的生命周期管理和依赖关系外包给外部容器时(如Spring DI容器)。当应用程序…...
PHP环境搭建
PHP环境搭建教程 PHP 是一种流行的后端开发语言,用于构建动态网站和 Web 应用程序。在开发和部署 PHP 项目之前,您需要设置一个适当的 PHP 环境。本教程将帮助您在不同操作系统上快速搭建 PHP 环境。 1. 环境准备 1.1 操作系统 本教程将介绍在以下操作…...
小叶OJ 2716: 过河问题 ← 贪心算法
【题目来源】http://xiaoye.ac.cn/problem.php?id2716【题目描述】 有 n 个人要渡河,但只有一条小船,这条小船一次只能坐下最多两个人,并且只有一副船桨。每个人划船的速度不一样,如果两个人一起上船,由于重量变大&am…...
LeetCode509:斐波那契数列
代码如下 class Solution { public:int fib(int n) {//这个是为了特殊n,当n 0时, 当 n 1时。if(n 0) return 0;if(n 1) return 1;//第一次开dp专题,连dp数组都忘记定义了。只写了下面,哭vector<int> dp(n 1, 0);dp[…...
5G前传-介绍
1. 引用 知识分享系列一:5G基础知识-CSDN博客 5G前传的最新进展-CSDN博客 灰光和彩光_通信行业5G招标系列点评之二:一文读懂5G前传-光纤、灰光、彩光、CWDM、LWDM、MWDM...-CSDN博客 术语: 英文缩写描述BBU:Building Baseba…...
【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——超参数
几乎所有模型都可以根据数据和样本进行调整,它们都有各自的优势和相应的利弊权衡方式。寻找最优超参数集通常是一个棘手的问题,但是人类的直觉和经验可以为我们提供解决问题的方法。比如之前的例子: #设置任意输入序列的最大长度 maxlen100 …...
【Android 13源码分析】WindowContainer窗口层级-1-初识窗口层级树
在安卓源码的设计中,将将屏幕分为了37层,不同的窗口将在不同的层级中显示。 对这一块的概念以及相关源码做了详细分析,整理出以下几篇。 【Android 13源码分析】WindowContainer窗口层级-1-初识窗口层级树 【Android 13源码分析】WindowCon…...
Node.js的学习2——内置模块(一)
Node.js的内置模块 module模块global全局变量Console控制台Errors错误模块捕获异常异步方法通过回调函数传递异常事件触发器对象异常捕获 module模块 使用module模块可以查看Node.js所有的内置模块、在所有模块中都可以使用的全局变量、程序在运行过程中可能会出现的四类错误。…...
信息安全工程师(5)域名与域名解析
一、域名 1. 定义与功能 域名(Domain Name)是互联网上用于标识网站或服务器地址的名称,由一串由点分隔的字符组成,如“example.com”。域名的主要功能是提供一种便于记忆和输入的地址形式,以代替难以记忆的IP地址。域名…...
idear导入他人项目如何快速运行
最近idear经常导入别人的项目,结果永远在加载依赖项。网上查了一堆资料,什么jdk问题,环境变量问题,maven仓库路径问题,总之就是没啥用。那有没有什么简单粗暴的办法,能够导入项目后快速运行呢。 解决方法&a…...
直流无刷电机霍尔线序自学习解释
直流无刷电机霍尔线序自学习 步骤详解 1. 初始连接 连接电机的三相线:A、B、C。连接霍尔传感器线:HA、HB、HC。 2. 输入电压组合与霍尔信号记录 电机的电压输入组合和霍尔信号记录是电机控制系统中至关重要的一部分,它们决定了电机的运转…...
C++学习笔记(26)
七 、显示字符串中的字符 从界面上输入一个字符串(C 风格),把字符串中的每个字符显示出来,如果输入的是"abc",要求: 1)正序显示:a b c 2)逆序显示:…...
安卓14剖析SystemUI的ShadeLogger/LogBuffer日志动态控制输出dumpsy机制
背景: 看SystemUI的锁屏相关代码时候发现SystemUI有一个日志打印相关的方法调用,相比于常规的Log.i直接可以logcat查看方式还是比较新颖。 具体日志打印代码如下: 下面就来介绍一下这个ShadeLogger到底是如何打印的。 分析源码࿱…...
华为CNA VRM搭建(使用vmware worfstartion搭建)
创建虚拟机: 自定义→高级 选择硬件兼容性:默认安装版本,如果未来想要将此虚拟机安装到其他电脑,其他电脑版本过低,此时可以向下兼容,这里我们默认版本 稍后安装操作系统: CNA采用Euler OS系统…...
【WRF工具】WRF Domain Wizard第二期:使用教程
【WRF工具】WRF Domain Wizard第二期:使用教程 WRF Domain Wizard使用教程1)Wizard Option:新建区域/打开已有区域2)New Domain:新建区域3)Horizontal Editor:水平编辑器4)Namelist.…...
智能摄像头MP4格式化恢复方法
如果说生孩子扎堆,那很显然最近智能摄像头多碎片的恢复也扎堆了,这次恢复的是一个不知名的小品牌。其采用了mp4视频文件方案,不过这个案例的特殊之处在于其感染了病毒且不只一次,我们来看看这个小品牌的智能恢复头格式化的恢复方法…...
【C++】unordered系列
前言: 在C11及以后的标准中,unordered容器是标准模板库(STL)的一部分,提供了高效的数据结构选项,适用于需要快速查找和插入操作的场景。 unordered通常与关联容器一起使用,特别是unordered_map和…...
基于算法竞赛的c++编程(28)结构体的进阶应用
结构体的嵌套与复杂数据组织 在C中,结构体可以嵌套使用,形成更复杂的数据结构。例如,可以通过嵌套结构体描述多层级数据关系: struct Address {string city;string street;int zipCode; };struct Employee {string name;int id;…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
linux之kylin系统nginx的安装
一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
shell脚本--常见案例
1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件: 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
算法笔记2
1.字符串拼接最好用StringBuilder,不用String 2.创建List<>类型的数组并创建内存 List arr[] new ArrayList[26]; Arrays.setAll(arr, i -> new ArrayList<>()); 3.去掉首尾空格...
rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...
