2月1日·OpenAI发布o3-mini，价格大幅下调直面DeepSeek竞争

OpenAI发布o3-mini，价格大幅下调直面DeepSeek竞争

OpenAI紧急推出o3-mini和o3-mini-high两大版本，正式上线ChatGPT。此次发布旨在应对DeepSeek的竞争，o3-mini以极具竞争力的价格登场，输入价格低至1.10美元/百万token，输出价格为4.40美元/百万token，相比o1-mini便宜63%，比满血版o1便宜93%。o3-mini专为STEM领域推理优化，性能卓越，尤其在数学、编程和科学领域表现出色。它还支持函数调用、结构化输出等新功能，提供低、中、高三档推理强度供用户选择。目前，o3-mini已向ChatGPT免费用户、Plus用户、团队版、Pro用户开放，API也向3-5级开发者开放。OpenAI CEO奥特曼亲自率队训练o3-mini，展现了其对这一新模型的重视。o3-mini的发布标志着OpenAI在追求高效能智能技术道路上的又一重要里程碑。来源：微信公众号【新智元】

牛津哥大数学家破解两千年素数难题

牛津大学的本·格林和哥伦比亚大学的梅塔布·索尼成功破解了一个困扰数学界两千多年的素数难题。他们证明了存在无限多个形如 p2+4q2 的素数，其中 $p$ 和 $q$ 也是素数。这一成果不仅在数论领域取得了重大突破，还展示了数学家们在探索素数隐藏规律上的新思路。研究中，他们采用了“粗略素数”的概念，并借助陶哲轩和Tamar Ziegler证明的Gowers范数技术，巧妙地将复杂的素数问题转化为更易处理的形式。这一方法不仅证明了猜想，还为未来数论研究提供了新的工具和思路。来源：微信公众号【新智元】

在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的o1模型正在引领一种新的语言模型范式。Ai2研究科学家Nathan Lambert在演讲中详细解析了o1模型背后的训练秘籍，强调推理和强化学习是其核心。Lambert指出，o1模型本质上是大规模的预训练强化学习模型，其训练过程中涉及大量的前向计算和数据处理，这使得模型能够通过少量样本实现有效学习。此外，o1模型在推理时通过输出token流，逐步推进任务的完成，这种方式与人类的推理方式不同，但同样有效。Lambert还提到，强化学习微调将成为未来语言模型训练的重要方向，因为它能够在不削弱模型其他功能的情况下，增强特定能力。这一研究不仅揭示了o1模型的成功秘诀，也为未来语言模型的发展提供了新的思路。来源：微信公众号【新智元】

深入解读Scaling Law：LLM的现状与未来

Scaling Law一直是推动大型语言模型（LLM）发展的关键因素。近期，机器学习研究科学家Cameron R. Wolfe发表了一篇万字长文，详细探讨了Scaling Law的现状及其对LLM未来的影响。文章指出，Scaling Law描述了LLM的测试损失随训练计算量增长而降低的关系，但随着模型规模的不断扩大，性能提升的难度也在增加。尽管如此，Scaling Law仍然是AI研究的重要指导原则。文章还讨论了LLM的最新进展，包括GPT系列模型的成功，以及Chinchilla模型通过优化数据规模取得的突破。此外，Wolfe探讨了Scaling Law可能面临的瓶颈，如数据资源的限制和性能提升的递减效应。他强调，尽管存在挑战，但通过合成数据、优化训练策略和探索新的模型架构，AI研究仍有望继续前进。文章最后指出，推理模型和智能体系统的发展将成为未来AI研究的重要方向。来源：微信公众号【机器之心】

DeepSeek崛起，国产大模型迎来新机遇

DeepSeek-R1的横空出世，不仅在国际上引发了广泛关注，更点燃了国产大模型的斗志。作为一款成本极低的模型，DeepSeek-R1凭借其出色的性能和价格优势，迅速获得了微软、亚马逊等云服务厂商的支持。与此同时，百度的文心一言凭借其在RAG（检索增强生成）技术上的优势，成为该领域的佼佼者。RAG技术通过引入检索机制，显著提升了模型回答的准确性和丰富性，帮助模型解决信息时效性、幻觉问题以及答案权威性等关键挑战。百度凭借其在搜索领域的深厚技术积累，将RAG能力做到了极致。随着DeepSeek和文心一言等国产模型的崛起，中国大模型正在加速走向应用化和商品化，2025年有望成为中国大模型的提速之年，进一步缩小与国际顶尖水平的差距。来源：微信公众号【量子位】