o3 代替 o2 AI 模型？ – OpenAI 12 天：Sam Altman 揭晓 o3 和 o3 Mini – o2 模型缺失背后令人惊讶的原因

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发布日期： 2024 年 12 月 21 日 / 更新日期： 2024 年 12 月 21 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

o3 而不是 o2？ - OpenAI 12 天：Sam Altman 揭晓 o3 和 o3 Mini - o2 模型缺失背后的令人惊讶的原因

o3 而不是 o2？ – OpenAI 12 天：Sam Altman 揭示了 o3 和 o3 Mini – o2 模型缺失背后的令人惊讶的原因 – 图片：Xpert.Digital

Sam Altman 谈 o3、o3 Mini 和“失踪”的 o2：OpenAI 呈现突破性创新

在“OpenAI 12 Days”活动上，OpenAI 推出了两款突破性的 AI 模型：o3 和 o3 Mini。这些模型代表了强大人工智能系统开发的下一代，并遵循之前推出的模型 o1。它们在各个性能领域取得了前所未有的进步，标志着人工智能发展的一个重要里程碑。

o3 的革命性性能

o3 专为克服苛刻基准的挑战而开发，并在人工智能领域树立了新标准：

数学

o3 模型在美国要求最高的数学奥林匹克竞赛之一的 2024 年美国数学邀请赛（AIME）中取得了骄人的成绩。 o3 的成功率高达 96.7%，展示了人工智能如何有效地解决对许多人来说仍然具有挑战性的复杂数学问题。

编程

在编程领域，o3也证明了自己的出色。在以具有挑战性的编程竞赛而闻名的Codeforces平台上，o3获得了2727分的评分。这一表现甚至超过了 OpenAI 首席科学家的表现，凸显了该模型高效处理复杂代码问题的能力。

科学问题

尤其令人印象深刻的是o3回答科学问题的能力相当于拥有博士学位的专家的水平。在博士级科学理解测试 GPT Diamond Benchmark 中，o3 取得了 87.7% 的优异成绩。这使得该模型远远高于人类专家的平均水平。

AGI基准测试

人工智能性能的另一个重要衡量标准是 ARC（抽象和推理语料库）基准，它通常被认为是对通用人工智能 (AGI) 的测试。在这里，o3 取得了令人印象深刻的结果，正常情况下的性能为 75.7%，计算能力增强时的性能为 87.5%。这凸显了普遍适用的人工智能的进展。

o3 Mini：重新定义效率

在完整版本的同时，OpenAI 还开发了 o3 模型的迷你版本，它可以作为各种应用程序的经济高效的替代方案。该模型性价比极高，面向寻求功能强大但价格实惠的人工智能解决方案的公司和开发人员。

o3迷你的特点

三种速度级别：具有低、中、高模式，o3 Mini提供灵活的选择，以满足不同速度和成本的需求。
令人印象深刻的性能：即使在中速下，o3 Mini 的性能也优于之前的 o1 型号，从而实现更高效的结果。
成本效率：得益于优化的资源管理，o3 Mini 不仅速度更快，而且使用起来也便宜得多。
高级API功能：该模型支持函数调用和结构化输出的API，使o3 Mini更容易集成到现有系统中。

o3 Mini 将于 2025 年 1 月上市，有望进一步降低强大人工智能的进入门槛，并彻底改变广泛的应用。

安全与责任

OpenAI 非常重视其模型的安全性和完整性。为了确保 o3 和 o3 Mini 能够负责任地使用，我们实施了广泛的安全流程：

外部测试：OpenAI 邀请研究人员和机构在模型发布前对其进行测试。此应用程序旨在发现并优化可能的弱点。
申请截止日期：有兴趣的各方可以在2025年1月10日之前申请抢先体验，以在真实场景中测试模型。
分阶段发布：市场发布将分阶段进行：o3 Mini 将于 2025 年 1 月下旬上市，不久后将推出完整版 o3。

限制和观点

尽管取得了令人印象深刻的进展，但必须强调的是，o3 尚不代表通用人工智能 (AGI)。尽管该模型在复杂任务方面表现出色，但由于人类智能的原因，它仍然在某些领域出现了失败。例如，测试表明，o3 在理解上下文或某些逻辑结论等看似简单的任务中仍然存在弱点。这说明AGI的发展仍然是人工智能研究中最大的挑战之一。

什么是通用人工智能（AGI）？

通用人工智能（AGI）是人工智能的一种假设形式，能够理解或学习人类可以执行的任何智力任务。 AGI旨在模仿人脑的认知能力，并且不会局限于特定的任务领域。

AGI的主要特点

各个领域的普遍适用性
学习和适应能力
保留和应用知识的能力
语言理解和产生
自主规划和决策
未知情况下解决问题的能力

与当前人工智能的差异

与专门用于特定任务的现有人工智能系统不同，AGI 将能够独立获取新技能并将其转移到不同的环境中。虽然当前的人工智能技术在给定的参数范围内工作，但 AGI 力求某种形式的自我控制和适当水平的自我理解。

潜在的应用领域

AGI 可用于许多领域，包括：

医疗诊断与治疗
科学研究
自动驾驶
财务分析
教育
打击犯罪
产业优化

需要强调的是，AGI目前仍然是一个理论概念和研究目标。具有类人能力的完整通用人工智能的开发尚未实现。

尽管如此，o3 和 o3 Mini 标志着强大人工智能模型开发的决定性进展。它们的引入预计将对从科学到软件开发再到工业自动化的各个行业产生重大影响。

潜在应用

o3 型号的多功能性为各种应用打开了大门：

教育：o3模型具有解决复杂数学和科学问题的能力，可以用作虚拟导师或助教。
软件开发：开发人员可以从先进的编码功能中受益，这些功能不仅可以检测错误，还可以提出优化的解决方案。
医学：通过分析专家级别的科学数据，o3 模型可以帮助改善医疗诊断或开发新的治疗方法。
企业应用程序：从自动化报告到数据驱动的决策，公司可以显着提高运营效率。

o3和o3 Mini代表了人工智能发展的新时代。凭借其令人印象深刻的性能、灵活性和成本效益，它们为当今世界上一些最复杂的挑战提供了解决方案。与此同时，OpenAI 强调了负责任地使用这些技术的重要性。尽管通向 AGI 的道路仍然漫长，但这些模型标志着朝这个方向又迈出了重要一步。未来几个月和几年有望出现令人兴奋的发展，有可能从根本上改变我们对人工智能的理解和使用。

Sam Altman 讲述 o2 模型失踪背后令人惊讶的原因

OpenAI 决定跳过其新 AI 模型的名称“o2”并直接使用“o3”，实际上除了 Sam Altman 的幽默解释之外还有几个原因。

官方原因

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 给出了将其命名为“o3”的两个主要原因：

尊重 Telefónica：这是指英国电信提供商 O2，它是 Telefónica 集团的一部分。
OpenAI 在命名方面“非常糟糕”的“传统”。

这份声明混合了外交考虑和自嘲式幽默。

背景和猜测

然而，有证据表明该决定更为复杂：

法律问题

内部人士报告称，OpenAI 担心“o2”这个名称可能会导致与电信提供商 O2 发生冲突。这表明可能的法律或商标考虑因素。

营销策略考虑

批评人士怀疑 OpenAI 并不想无意中为 O2 做广告。这个理论似乎是合理的，因为大型科技公司通常在命名时非常小心，以避免不必要的关联。

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OpenAI 12 天：新的 o3 和 o3 Mini 模型如何改变人工智能世界

展示新的 OpenAI 模型 o3 和 o3 Mini

在“OpenAI 12 Days”活动上，OpenAI再次引起轰动，引发了众多AI爱好者的期待。通过推出两款新车型o3和o3 Mini，开发商明确表明他们希望进一步扩大对创新和进步的承诺。之前推出的o1型号已经引起了轰动，但现在新版本更进一步。以下信息详细描述了可以预期的性能改进、o3 与以前的模型相比如何、迷你版本的全部内容以及这一开发对于实现真正的通用人工智能 (AGI) 的长期道路有何意义。据专家称，尽管 o3 尚不代表 AGI，但它已经让人们对未来有了令人兴奋的一瞥，在未来，人工智能系统可以承担更广泛的任务。接下来，将对所有方面进行全面审查，以便尽可能清晰地描绘出新的可能性和相关挑战。

o3 模型的革命性进步

“OpenAI 将人工智能提升到了一个新的水平。”这是在活动中介绍 o3 模型时的一句话。乍一看，公布的数字似乎令人震惊。例如，新的o3模型在2024年美国数学奥林匹克AIME比赛中以96.7%的解题能力大放异彩。这个值说明了近年来人工智能系统的发展程度。特别是在数学学科中，竞争性任务被认为要求极高，因为它们需要逻辑思维、创造力，并且通常需要高水平的抽象问题解决能力。人工智能模型几乎总是能给出正确的答案，这一事实表明神经网络在复杂的思维过程中已经证明了自己的能力。

先进的编程性能

同样引人注目的是，o3 在 Codeforces 平台上的编程任务评分中获得了 2727 分。 “这个结果甚至超过了我们自己的首席科学家。”OpenAI 团队成员说道。当您考虑到 Codeforces 是一个竞争非常激烈的环境时，这种性能水平的重要性就变得尤为明显。来自世界各地的程序员聚集在这里，解决复杂的任务并实时开发算法。 o3 的高评价可能会对不久的将来软件开发的日常工作产生深远的影响。一方面，可以创建需要较少人工干预的自动代码生成。另一方面，该模型可以完全独立地测试、优化甚至开发现有程序。

最高水平的科学能力

然而，o3模型的表现不仅仅局限于数学和编程领域。另一个亮点是博士级别科学问题的结果。据内部资料显示，o3在GPT钻石基准测试中取得了满分87.7%的成绩，大幅超过了拥有博士学位的专家的平均分。 “我们希望我们的模型不仅能够处理特殊任务，而且能够展示广泛的科学能力，”OpenAI 的发言人强调说。新模型可以实现这一目标。分析科学论文、总结研究和探索复杂研究课题的能力可以使大学和研究机构的工作变得更加容易。这种支持是很容易想象的，尤其是在数据和出版物数量不断增加的时代。

o3离通用人工智能有多远？

笼罩在所有这些方面的问题是：o3 在通用人工智能的道路上已经走了多远？尽管该系统在正常模式下达到了令人印象深刻的 75.7%，在 ARC 基准测试（一种通用的 AGI 进展测试）中，随着计算能力的提高，甚至达到了 87.5%，但很明显：“我们距离真正的 AGI 还很远。尽管有这些承认，结果还是非常有希望的。对于许多研究人员来说，ARC 基准测试是一个里程碑，它测试人工智能系统横向思考和解决跨上下文任务的能力。超过80%的数值在这方面意义重大，表明人工智能正在向更全面的智能方向发展。

发展中的安全与责任

如何应对这些新的可能性也在“12 Days of OpenAI”活动中进行了讨论。 “我们必须承担责任。人工智能是一种工具，一方面可以让我们取得巨大进步，但另一方面必须检查是否存在误用或错误来源。”这些问题已纳入 o3 的安全流程中。在最终版本向公众发布之前，外部研究人员可以在 1 月 10 日之前申请提前访问并测试该模型。该程序的目的是尽早识别并消除可能的漏洞、安全漏洞或道德风险。

迷你版：人工智能民主化新篇章

定于2025年1月下旬发布的o3迷你版也备受期待。开发人员对该模型寄予厚望，因为它专门针对成本效率优先的用例。 “并非每家公司都需要我们最大模型的全部计算能力。 “通常更重要的是，模型可以在受限环境中顺利运行，而不需要大量的财务资源，”一位高级团队成员解释道。

o3 Mini关键技术数据

o3 Mini的关键技术数据听起来很有希望：它支持三个速度级别（低、中、高），其中中级已经有望比之前的o1型号有明显更好的性能。此外，最低级别需要的计算资源要少得多，因此也为小型公司或个人开发人员提供了访问高级别人工智能的机会。官方还确认o3 Mini将提供关键的API功能，包括函数调用和结构化输出。这确保了更轻松地集成到现有系统环境中。

成本效率是进一步分销的关键

成本因素起着重要作用，尤其是在技术快速发展的时代。高性能人工智能越普及，应用场景就越快在各行业蔓延。尤其是依赖人工智能服务但可用资金有限的初创企业可以从o3 Mini中受益。 “我们希望构建一个可以扩展和缩小的人工智能系统。通过 o3 Mini，我们成功地提供了一种不牺牲性能或灵活性的变体，但在效率方面树立了新标准。”开发人员说道。

o3 的高性能活动

同样令人兴奋的是新的人工智能模型可以用于哪些具体应用的问题。在 o3，重点显然是高性能活动：复杂的科学分析、深入的研究项目或创新的软件开发。凭借其解决各种编程任务的令人印象深刻的能力，o3 可以成为开发复杂软件系统或创建数学预测模型的团队不可或缺的帮手。特别是在研究机构中，o3 可用于评估大量数据、加速文献研究并在研究和专业领域之间建立交叉联系，否则这些联系将长期未被发现。

多功能迷你版：o3 Mini

另一方面，迷你版引起了对快速但经济高效的解决方案感兴趣的用户的好奇心。中小型企业可以通过设置自动化客户服务或聊天机器人而从 o3 Mini 中受益，而无需投资庞大的数据中心。电子商务领域的个性化推荐、金融市场趋势的预测或工业智能流程自动化也可以通过 o3 Mini 变得更加容易。 “我们开发了 o3 Mini，即使资源消耗较低，它也能胜任大多数任务，”团队强调。

机遇与风险：对新模式的批判性审视

然而，虽然许多人认为 o3 和 o3 Mini 是一项重大突破，但也有人敦促谨慎行事。尽管近年来人工智能发明不断取得里程碑式的成就，但这种快速发展也存在固有的风险。潜在的信息操纵、医学或司法等关键领域的错误评估以及数据安全问题只是 OpenAI 等公司必须面对的一些问题。因此，OpenAI 依赖于全面的安全和道德测试。邀请外部研究人员不仅表明透明度，而且还旨在显着提高最终产品的质量。 “我们希望我们的模型在广泛发布之前能够在广泛的应用场景中进行测试。结果的安全性和可信性是我们的首要任务，”它说。

发布和后续步骤

下一个重要步骤是在 2025 年 1 月底发布 o3 Mini。 o3 的完整版本将很快推出，它不仅保证了更高的性能，而且还进一步改进了结果的可解释性。对于许多观察家来说，这表明 OpenAI 不仅在努力提高纯粹的计算能力，而且还在加强人工智能决策的透明度和可追溯性。特别是在政治层面，对“可解释的人工智能模型”的呼声越来越高，以便社会能够更好地理解人工智能如何以及为何得出某些结论。

通用人工智能（AGI）之路

当然，问题仍然是何时——或者是否——能够实现真正的通用人工智能。专家认为，这需要在人工智能研究的各个领域取得多项根本性突破。 “我们注意到我们的模型变得非常擅长处理大量数据和解决特定问题。但当人们面对那些可以在一瞬间毫不费力地解决的日常任务时，他们常常会失败。”一位首席研究员解释道。这通常是一个所谓的“常识”问题，在很多情况下人工智能系统还无法令人满意地模仿。一个例子是对空间关系的直观感知或对社会规范和情感的理解。

快速发展：从o1到o3

尽管如此，这一场景的发展速度是显而易见的。 o1 和 o3 之间只有几个月的时间，但性能、灵活性和效率的跳跃是显着的。有人甚至说，我们正面临着一种指数加速：人工智能模型越好，它们自身的发展就越加速，例如能够更快地评估研究结果并在更短的时间内产生新的想法。

保持机遇与风险的平衡

与许多技术领域一样，兴奋与谨慎之间的平衡在这里至关重要。一方面，存在着可能性：能够可靠地解决最苛刻的数学任务、编写高度优化的代码、回答博士级别的科学问题并迈向通用人工智能的人工智能可能会引发医学、科学、工业和教育领域的革命。另一方面，风险也不可低估。未经充分测试的人工智能做出的任何错误决策或不正确预测都可能导致重大损害，无论是在经济领域还是在医疗领域。

o3 走向日常生活

新的 o3 和 o3 Mini 模型令人印象深刻地展示了人工智能研究的进展。 “我们正处于一个转折点，人工智能系统不再只是专家工具，而是正在进入大众市场，”一位 OpenAI 员工总结道。通过高性能和（以 o3 Mini 为例）更好的经济性的巧妙结合，我们正在向先进的人工智能成为日常工具的世界迈进。专家明确表示，o3 还不是通用人工智能，在某些领域，它会因为人类自然的简单任务而失败。但新一代模型无疑标志着一个突破，并且可能在实现真正的通用智能的道路上迈出了重要的一步。 o3和o3 Mini最终将在哪些领域使用，以及大众市场、广泛适用的人工智能的愿景是否会在不久的将来实现，现在还有待观察。有一点是肯定的：未来几年对于决定这种快速进步是否持续以及我们的社会在多大程度上适应它至关重要。

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