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OpenAI 已向所有 ChatGPT Enterprise 和 ChatGPT Edu 客户提供最新的 AI 模型 o1-preview 和 o1-mini。这些模型旨在处理复杂的推理任务，有望改变组织和学术机构应对从高级编码到科学研究等最困难挑战的方式。
本月早些时候首次宣布的 o1 模型代表了OpenAI 是迄今为止创建能够进行深度、多步骤推理的人工智能的最先进的尝试。通过模仿人类思维过程，这些模型可以解决早期人工智能迭代难以解决的复杂问题，为依赖高级问题解决的行业提供新的可能性。
o1-preview 和 o1-mini 模型的构建比其前辈更加批判性和深入地思考。OpenAI 训练这些模型在响应之前花更多时间处理信息，使它们能够处理数学、编码和科学发现等领域的复杂任务。
在早期测试中，o1-preview 通过解决 83 个问题展示了其能力国际数学奥林匹克资格考试中的问题百分比比 GPT-4o 有了大幅提高，GPT-4o 的问题百分比仅为 13%。同样，该模型在编码竞赛中表现出色，在严格测试编码技能的平台 Codeforces 上排名第 89 位。
更小、更具成本效益的 o1-mini 模型专为编码任务量身定制，为需要高级问题解决而不需要广泛的世界知识的公司提供更实惠的选择。这使得 o1-mini 对于生成和调试复杂代码等任务特别有用，为小型企业和开发人员提供了可访问的选项。
对于企业客户来说，新的 o1 型号代表了一次重大飞跃。从金融到医疗保健等各行各业的企业越来越多地转向人工智能，不仅是为了自动化，也是为了解决人类专业知识有限的复杂、高风险问题。o1 模型推理、完善策略和识别错误的能力使其成为这些用例的理想选择。
这些功能对于处理复杂数据集和工作流程的公司特别有吸引力。例如，o1-preview 模型可以帮助物理学家生成复杂的量子光学公式，或帮助医疗保健研究人员注释大规模基因组数据。这与早期主要处理重复性、低级任务的人工智能模型形成鲜明对比。
Dr.杰克逊实验室的免疫学家 Derya Unutmaz 最近使用 o1-preview 模型编写了一份癌症治疗方案。他在 X.com（以前的 Twitter）上发帖称，它在一分钟内创建了该项目的完整框架，具有高度创造性的目标，甚至考虑了潜在的陷阱。他补充说，这将花费我几天甚至更长的时间来准备，并指出该模型提出了他自己可能没有想到的想法，即使他在该领域拥有 30 年的经验。
这种生产力和创造力的提升是为什么如此多的企业渴望将这些模型集成到他们的工作流程中的原因。OpenAI 决定在此版本中优先考虑企业客户，这突显了其占领人工智能市场高价值、高复杂性部分的战略。
o1模型也是教育机构的强大工具。大学和研究中心在进行复杂的数据分析或研究时经常面临资源和时间的限制。通过向 ChatGPT Edu 客户提供这些模型，OpenAI 使学生和研究人员能够使用尖端的人工智能工具，帮助他们解决各自领域中的一些最困难的问题。
来自学术界对此表现出压倒性的积极态度。湾区环境研究所的天体物理学家凯尔·卡巴萨雷斯 (Kyle Kabasares) 博士在 X.com 上发帖称，o1-preview 在 1 小时内就完成了，而我在攻读博士学位期间花了大约一年的时间。在计算流体动力学和免疫学等领域，复杂的计算和数据分析是司空见惯的，o1 模型已经通过加快研究过程和提供新的见解证明了它们的价值。
o1 模型也准备好了改变学生的学习方式。通过处理更复杂的任务，这些模型使学生能够专注于更高层次的思考，而不是陷入死记硬背的过程中。这种转变可能会给学术研究带来更多的创新和创造力，加速从物理学到生物学等领域的突破。
除了他们的先进的功能，o1 型号具有增强的安全功能。OpenAI 开发了一种新的安全培训方法，允许这些模型通过道德准则和安全规则进行推理。这对于处理敏感数据的企业和教育机构至关重要。
OpenAI 表示不会使用客户数据进行培训，以确保专有信息的安全。该公司还引入了严格的安全评估，包括一项名为越狱的测试，o1-preview 的得分为 84 分（满分 100 分），远远超过 GPT-4os 的 22 分。这意味着 o1 模型能够更好地抵抗绕过安全协议的尝试对于关注合规性和数据隐私的企业来说，这是一个关键功能。
在更广泛的背景下，OpenAI 已与美国和英国的人工智能安全机构正式建立合作伙伴关系，使这些组织能够尽早访问模型进行独立测试。此次合作旨在确保人工智能的进步符合道德准则和监管框架，随着人工智能系统变得更加自主并融入日常运营，这一点越来越受到关注。
o1 模型的发布使 OpenAI 成为竞争激烈的人工智能企业领域的领导者。然而，该公司面临着激烈的竞争。Anthropic 是 AI 领域的另一家主要参与者，最近推出了自己的以企业为中心的模型 Claude Enterprise，该模型提供了一个包含 500,000 个代币的庞大上下文窗口，是 OpenAI 模型当前提供的两倍多。虽然 Anthropics 模型在处理大型数据集方面表现出色，但 OpenAI 的优势在于其专注于深度推理和问题解决。
OpenAI 将这些先进模型集成到其现有企业和教育产品中的能力使其具有竞争优势。虽然 Anthropic 可能在数据处理能力方面占据上风，但 OpenAI 专注于推理任务可能会为其带来长期优势，特别是在解决问题比纯粹数据处理更有价值的行业中。
OpenAI o1-preview 和 o1-mini 模型的推出标志着人工智能领域的转折点。这些模型不仅仅是自动化日常任务，它们旨在进行批判性思考，使它们成为应对医疗保健、量子研究和高级编码等行业最严峻挑战的真正合作伙伴。
随着企业和教育机构越来越依赖人工智能来实现高风险的决策和复杂的问题解决，这些模型的影响可能会重塑我们对智能系统的期望。
在一个创新经常发生在技术与人类洞察力交叉的世界中，o1 系列架起了通向未来的桥梁。它不再是关于人工智能能做什么，而是关于人工智能应该做什么。随着 OpenAI 的最新飞跃，答案似乎很明确：它应该做更多的事情。