Openai關于其推理模型的最新公告確實使我停下來，思考AI的發(fā)展方向。多年來，我已經(jīng)看到GPT模型從實驗性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是，就像GPT一樣令人印象深刻，我們都注意到了它的缺點，尤其是在解決復雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務時。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。

那么，推理模型到底是什么?他們將如何改變我們習慣的AI景觀?

從產(chǎn)生單詞到解決問題

如果GPT是我們的創(chuàng)意合作伙伴，那么推理模型就會感覺就像我們一直在等待的分析思想。 GPT非常擅長生成精美流動的文本，但是說實話，當任務需要更深入思考時，它可能會掙扎。我已經(jīng)親眼目睹了它，并且確信你們中的許多人必須擁有：要求GPT解決多步驟問題或理解細微的事物可能會令人沮喪。它嘗試，但并不總是能交付。

另一方面，推理模型似乎正在陷入這一差距。它們不是僅僅專注于編寫聽起來不錯的內(nèi)容，而是旨在從邏輯上思考信息。想象一個AI不僅可以起草電子郵件，而且可以幫助您在代碼中解決復雜問題或弄清楚棘手的道德困境。這就像從有天賦的作家轉(zhuǎn)變?yōu)榧怃J的分析問題解決方案一樣。

為什么感覺很重要

這不僅僅是為了使AI更聰明。這是關于解鎖能力，可以真正改變我們的使用方式。

1. 應對真正的挑戰(zhàn)：想象一個AI不僅可以識別問題，而且可以實際上可以通過解決方案來解決問題，無論是調(diào)試軟件，分析法律文件還是在醫(yī)療案例中提供邏輯建議。這就像有需求顧問。

2. 保持上下文完整：我一直對GPT感到沮喪的一件事是它如何在更長的對話中失去線程。您問了一些詳細的信息，然后進行了幾次交流，感覺就像您討論的內(nèi)容被忘記了一半。推理模型最終可能會解決此問題，從而提供更一致和有意義的互動。

3. 一瞥AGI ：關于人工通用情報的討論很多- 像人類一樣思考和理由的AI。推理模型可能不會在一夜之間讓我們到達那里，但是他們覺得朝著這個方向邁出了堅實的一步。

GPT要走了嗎?

現(xiàn)在，這是我一直在考慮的事情：這是否意味著GPT模型會過時?老實說，我不這么認為。我認為推理模型是對GPT的補充，而不是替代品。

我的想象方式，未來的AI系統(tǒng)將結合兩全其美的方式。您將擁有GPT，用于創(chuàng)造性，流動的任務，例如集思廣益或?qū)懽?，以及需要邏輯和精確度的推理模型。這就像擁有一位創(chuàng)意作家和同一團隊的分析師一樣。他們可以一起重新定義AI可以做什么。

未來的挑戰(zhàn)

盡管這令人興奮，但仍有許多挑戰(zhàn)。開發(fā)推理模型并不是很小的壯舉。他們將需要更多的計算能力來訓練和部署，這會帶來巨大的成本。

然后是偏見的問題。僅僅因為AI在邏輯上可以理由并不意味著它不受其培訓數(shù)據(jù)中的偏見的影響。而且，我們不能忽略濫用AI的潛力，即可以使用理由來造成更具說服力的虛假信息，甚至自動化惡意決策。隨著這項技術的發(fā)展，這些是我們需要仔細導航的事情。

為什么對我和你很重要

Openai的新推理模型旨在通過關注邏輯解決問題和上下文保留來超越GPT的創(chuàng)造力。這些模型可以將AI轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲暮献髡?，解決編碼，醫(yī)學和法律等領域的復雜挑戰(zhàn)。盡管GPT將與創(chuàng)意任務保持相關，但推理模型標志著朝著像人類這樣的思考和原因的AI邁出的一步。但是，在我們擁抱這個新的邊界時，必須解決諸如偏見，計算要求和道德問題之類的挑戰(zhàn)。

對我來說，從GPT等生成模型轉(zhuǎn)向推理模型的轉(zhuǎn)變不僅僅是技術升級。這是對我們生活中AI的重新構想。它不再只是關于自動化任務或起草文本，而是關于構建系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以幫助我們思考，解決和做出更好的決策。

想象一個世界，AI不僅可以幫助您，還可以真正與您合作，解決您最困難的問題并使生活更輕松一些。這就是我在推理模型中看到的潛力，這就是為什么我迫不及待地想了解這是如何發(fā)展的原因。