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原标题：单靠推理Scaling Law无法成就o1！无限推理token，GPT-4
o依然完败
关键字：报告,模型,准确率,性能,方法文章来源：新智元
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新智元报道编辑：编辑部 HXY
【新智元导读】o1的秘诀，和全新的「推理Scaling Law」关系有多大？Epoch AI最近的对比实验表明，算法创新才是关键。CoT铸就了o1推理王者。
它开创了一种推理scaling新范式——随着算力增加、更长响应时间，o1性能也随之增长。
这一点，为AI scaling开辟了新的可能性。
既然如此，若是将o1这一训练过程直接应用到所有LLM中，岂不皆是「推理王者」。
然而，研究机构Epoch AI发现，结果并不是这样的。
单纯的扩展推理计算，根本不能弥合o1-preview和GPT-4o之间的差距。他们称，「虽然o1使用了逐步推理方法训练，但其性能改进，可能还存在其他的因素」。
o1的秘诀是什么？上周，在o1-preview和o1-mini发布之后，Epoch AI研究人员开启了GPT-4o和o1-preview对比实验。
他们选择了一个具有挑战性的基准测试GPQA进行评估，其中包含STEM领域研究生级别的多项选择题，而且考虑到模型的随机性进行了多次运行。
结果发现o1-preview的性能远远好于GPT-4o，比Claude 3.5 Sonn原文链接：单靠推理Scaling Law无法成就o1！无限推理token，GPT-4o依然完败
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