的“越狱”）时，模型是否继续遵守安全规则。在最难的越狱测试中，GPT-o 得分为 /，而 o-previev 模型得分为 8/。 .7 缺点通用人工智能的核心是通用性和泛化性，但o在一些简单的自然语言处理任务如写作、编辑文本等方面并没有明显的提升，这意味着o的应用范围有一定的局限性。 。创新：自我对弈 RL + 内化 COT 作为第一个使用大规模学习算法训练的模型，o 能够在回答问题之前深入思考问题。 o 不再要求用户输入复杂的COT提示，而是利用强化学习将思维链内化，然后进行持续训练。
通过以思路链的方式分
解问题，可以不断地 手机号码数据 验证、修正模型并尝试新的方法。这个过程显着提高了模型的推理能力。通过更多的强化学习（在训练期间计算）和更多的思考时间，性能不断提高突破了金牌门槛。 （o和gpto的比较，来源：OpenAI官网） .6 安全性 衡量安全性的一种方法是测试当用户试图绕过安全规则（所谓的“越狱”）时，模型是否继续遵守安全规则。在最难的越狱测试中，GPT-o 得分为 /，而 o-previev 模型得分为 8/。 .7 缺点通用人工智能的核心是通用性和泛化性，但o在一些简单的自然语言处理任务如写作、编辑文本等方面并没有明显的提升，这意味着o的应用范围有一定的局限性。 。创新：自我对弈 RL + 内化 COT 作为第一个使用大规模学习算法训练的模型，o 能够在
回答问题之前深入思考问题
不再要求用户输入复杂的COT提示，而是 为什么移动应用程序对银行业务很重要 利用强化学习将思维链内化，然后进行持续训练。通过以思路链的方式分解问题，可以不断地验证、修正模型并尝试新的方法。这个过程显着提高了模型的推理能力。通过更多的强化学习（在训练期间计算）和更多的思考时间，性能不断提高（在测试期间计算）。 （O的性能随着训练时间和测试时间的计算而稳步提升，来源：OpenAI官网）通过强化学习+内化推理链，O不仅显着提升了他的定量推理指标，而且他对定性推理的可解释性也得到了显着提升。可靠的思想链使模型易于理解，允许用户用简单的英语“阅读模型的思维”。内在的思想链为模型追踪提供了独特的能力。假设它是忠实且清晰的，内化的思维链允许 OpenAI“读取”模
型的思维过程。未来，OpenAI 希望能够追 zbn 目录 踪用户操纵迹象的思路。为了实现这一点，模型必须能够以不改变的形式表达其思想，因此 OpenAI 无法在思想链中训练策略合规性或用户偏好。 。通俗理解：系统与系统 模型可以理解为进行系统思维，而链条思维则解锁了系统思维。众所周知，大型模型的性能可以通过鼓励模型“一步步思考”来提高。通过强化学习训练，逐步排除问题，自始至终不断试错，一步显
