最近，一篇名为《o1 isn’t a chat model（and that’s the point）》的文章在AI圈内引发热议，OpenAI CEO Sam Altman和总裁Greg Brockman也纷纷围观。文章的核心观点直指：别再把O1模型当成聊天机器人了！ 这究竟是怎么回事？O1模型又该如何正确使用呢？
O1：从“聊天”到“报告”的身份转变
一直以来，我们习惯性地将AI模型视为聊天助手，期待它们能像人类一样自然流畅地对话，解决各种问题。然而，O1模型的出现，打破了这一固有认知。它更像是一个强大的“报告生成器”，而非“聊天机器人”。
为什么会有这样的转变？原因在于O1模型的设计理念与传统聊天模型存在根本差异。传统聊天模型通过多轮对话来逐步获取上下文信息，而O1模型则需要我们一次性提供尽可能多的上下文，才能发挥其最大效能。
“提示”不再是关键，“Brief”才是王道
如果你习惯使用ChatGPT等聊天模型，可能会觉得O1模型有点“笨”。当你向它提出一个简单的问题时，它可能会给你一大堆自相矛盾的答案，外加一些你并不需要的架构图和优缺点列表。这并不是O1模型本身的问题，而是我们没有采用正确的“打开方式”。
O1模型需要的是详细的Brief，而不是简单的Prompt。简而言之，我们需要像对待一位新入职的员工一样对待O1模型，详细说明所有背景信息，例如：
- 详细说明你尝试过但没有奏效的方法。
- 添加所有数据库架构的完整dump。
- 解释你公司的业务、规模，并定义公司特有的术语。
从“如何做”到“做什么”
传统上，我们习惯告诉模型“如何做”，例如：“你是一位专家级软件工程师，请仔细思考并逐步分析问题。” 但在O1模型中，我们需要将重点放在“做什么”，即准确地描述你想要的结果，让O1模型自主规划和解决问题的步骤。
这种“自主推理”的模式，实际上比人工审查和聊天要快得多。因为它允许模型根据其庞大的知识库和强大的计算能力，快速找到最优解决方案。
O1模型的优势与局限
当然，O1模型并非完美无缺，它也有自己的长处和短板。
O1擅长：
- **完美处理整个/多个文件：**O1模型可以一次性处理大量代码或文本，并遵循现有模式代码库，极少出错。
- **减少幻觉：**O1模型在处理特定查询语言时，能更准确地理解语法，减少错误输出。
- **医疗诊断：**O1模型在医疗诊断方面表现出色，能提供准确的鉴别诊断。
- **解释概念：**O1模型能通过示例解释复杂的工程概念。
- **架构决策：**O1模型可以生成多个方案，并进行比较分析。
- **评估：**O1模型在评估生成结果的正确性方面表现出巨大潜力。
O1的局限：
- **特定风格写作：**O1模型不擅长以特定声音或风格进行写作，它更倾向于学术/企业报告风格。
- **构建整个应用：**O1模型适合一次性构建单个文件，但不适合构建整个SaaS应用。
O1的未来：高延迟、长时间运行的智能
O1模型的出现，预示着AI应用的新趋势：高延迟、长时间运行的智能。这使得某些以前不可能实现的产品成为可能。例如，用户可以提交复杂的任务，等待几分钟、几小时甚至几天，以获得更精准、更全面的解决方案。
总结
O1模型不是聊天机器人，而是一个强大的“报告生成器”。它需要详细的上下文和明确的目标，才能发挥其最大效能。理解O1模型的特点，掌握其正确的使用方式，将有助于我们更好地利用AI的力量，开启AI应用的新篇章。
