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原标题：OpenAI
开启推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的机会来了
关键字：向量,模型,解读,政策,英特尔文章来源：量子位
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梦晨 金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIOpenAI的新模型o1，可谓是开启了Scaling Law的新篇章——
随着更多的强化学习（训练时计算）和更多的思考时间（测试时计算），o1在逻辑推理能力上已经达到了目前天花板级别。
尤其是在北大给出的一项评测中，o1-mini模型的跑分比o1-preview还要高：
这就展示一种新的思路和可能性——
小模型专门加强推理能力，放弃在参数中存储大量世界知识。
OpenAI科学家赵盛佳给出的解释是：
o1-mini是高度专业化的模型，只关注少部分能力可以更深入。
但与此同时，也出现了另一个问题：
若是想让AI同时掌握高阶推理能力和大量知识的任务应该怎么办？
于是乎，技术的聚光灯再次对焦到了大模型和RAG的组合。
具体而言，向量数据库让大模型能够快速有效地检索和处理大量的向量数据，为大模型提供了更丰富和准确的信息，从而增强了模型的整体性能和应用范围。
可以说是让大模型有了“好记忆”，减少出现答非所问的情况。
而且这一次，小模型专业化的新趋势还对RAG中的向量数据库提出了更高的要求：
一方面是小模型存储的知识少了，对于外部知识存储和检索原文链接：OpenAI开启推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的机会来了
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