防走失，电梯直达安全岛报人刘亚东A
来源：APPSO作者：发现明日产品的
今天凌晨，OpenAI 发布了 o1 系列模型，最大的特点是擅长推理。
模型的能力，一代比一代强，我们的测评，一次比一次难做。测评变成一件「毕恭毕敬」的事情，生怕提不出好问题（难不倒它），在让它推理之前，我们自己的脑子就快烧没了。
最重要的原因是：我们想知道，被寄予厚望的新一代模型，有没有应用到实际生活中的推理能力？以及要如何测出这样的能力？
秉承着这个想法，我们设计了一套考验 o1-preview 综合能力的「考卷」。
省流版结论如下：它擅长做题、搞研究，更像一个适合待在实验室的高材生，你现在还不能指望它成为生活里的助手。
热身：数学与逻辑能力强，速度还不慢
发布会的数据大家看了很多，尤其是新一代 o1 在各项任务上的评分，都有超乎以往的表现。比如 OpenAI 的官方文档里，特别提到 AIME 数学竞赛的考试中，o1 都能取得不错的表现。
快速查了一下，这个 AIME 比赛，考题长这样：
原题粘贴过去，看看究竟是怎么个超强表现。o1-preview 反应很迅速，上手就开始解题了。
对比一下官方答案完全正确。反应时间也比预计的快，只是思考过程，并不是默认展开。
所以除非手动下拉，否则从用户的观感上看，它就是自己卷成一团在跑计算，这是个交互设计上面可以提升的地方。
不过，对比 AIME 官方解答，o1-preview 的回答比较冗长——指望靠 GPT 开挂的中学生朋友，可别指望照抄，要自己思考呀。
逻辑推理题方面，我们沿用了一些「过往真题」：
爱丽丝有 4 个兄弟，她还有 1 个姐妹。爱丽丝的兄弟有多少个姐妹？
你可能会奇怪，这不是很简单吗？——答案是 2，加上爱丽丝自己。
不出意外，o1-preview 很快答对了，甚至没告诉我思考多久，快到有种「就这？几秒」的感觉。
不过，今年 6 月，开源 AI 研究机构 LAION 发现，GPT-3.5/4、Claude、Gemini、Llama、Mistral 都没能答对这类题目，某种程度上连小学生的推理能力都不如。
直到现在，GPT-4o 也还是答错了。
可以说，o1-preview 的推理能力的确提高了。
进阶考验：情景推理慢于GPT-4o，但更准确
接着是测试 LLM 模型的经典必考：海龟汤问题。
一名男人发现自己少贴了一张邮票，随后便去世了。请问发生了什么事？
海龟汤是一种推理游戏，出题人给出简短、模糊的故事背景，由玩家自己主动提问。出题人只会回答「是」和「不是」，然后玩家根据出题人的回答，结合自己的推导，给出故事的真相。
我给了 o1-preview 五次提问的机会，然后让 o1-preview 尝试推理真相。每一次提问，o1-preview 都考虑了十几秒，层层递进。
但没想到，才问了 3 个问题，o1-preview 就迫不及待地给出推理了。
不得不说，非常接近真相。
这道题的标准答案是，男人寄送定时炸弹给仇人，但因为少贴了邮票，炸弹又被退回，结果一爆炸，炸死了自己。
o1-preview 的方向是对的，稍显缺乏了一些准确和完整，少了一些细节，但很接近正确答案。非要挑刺的话，可能是没有遵循我的提示词指令提问五次。
不过，和 AI 玩推理游戏很有意思，可惜目前新模型的额度有限，o1-preview 每周 30 条，o1-mini 每周 50 条，为了避免浪费宝贵的提问次数，下面的又一道海龟汤题目，我要求 o1-preview 一次性提 8 个问题，然后根据我的回答直接给出答案。
这次它的表现相当令人惊讶：o1-preview 只思考了 10 秒，提出的问题全部直击要害，真相呼之欲出。
比较搞笑的地方是，大家可以点开看看 o1-preview 这短短的十秒里都想了什么——我的同事忍不住吐槽：这 AI 戏也太多了吧。
等我一次性回答「是」和「不是」后，o1-preview 又花了 13 秒给出答案，基本就是标准答案。
以后再玩这种推理游戏，要严防死守有人掏出手机，用 AI 作弊。
相同的问题给到 GPT-4o，长处是一如既往，够快，几乎是实时的，但思维更跳脱。
答案嘛，稍微有偏离，而且看上去对自己的答案不是很自信的样子。
压轴大题：自作主张教人剁手，上得厅堂下不了厨房
普通用户最关心的，肯定不是新模型的「卷面能力」，谁闲着没事儿会突发奇想，打开手机算个鸡兔同笼啊？
比「卷面能力」更有用的，是处理生活实际问题，而且不是应用题，是正经八百生活中会碰到的计算问题。
眼下，多地都在派发电子消费补贴，国家对各类消费电子产品，最高可以补贴 2000元。
官方发布很简单，但实际用起来就不是了。只能以旧换新？有什么地址限制？哪里领券？有没有最低消费？
来，让 o1-preview 过来帮我算一下，到底可以薅到多少羊毛。
比较遗憾的是，o1-preview 的知识库截止到去年十月，对新政策没办法实时反应。
行吧，那就先手动录入一下，在输入广东省官方给的细节之后，它反应速度非常快，直接「自作主张」地把各种常见优惠都算进去了。
但都是「假设」，做不得数。在搜集了一些实际优惠政策之后，我们手动录入 prompt：
我需要买一台新电脑，现在有一万左右的预算，想买一台最新款的 MacBook Air。现在京东有优惠活动。条件如下：
1.政府补贴，按照标价减免 20%，2000 元封顶
2.苹果自己有满 7000 减 1400 元的优惠
3.苹果电脑可以以旧换新，但需要根据旧机品相定价。详细的品相信息已经列在下面
因为不能浏览网页，它自己设定价格为 9499 元，但不一定反映出实际上电商的挂牌价。
另外则是旧机价格的判断，京东给出的报价是 3300 元。
京东估价
同样的旧机，多跑几次提示词，每次 o1-preview 都会给不同的报价，仅供参考，其中 3400 元是和京东报价最接近的一次。
o1-preview 估价
更关键的是，这些写在提示词里的信息都要我们自己去找和整理，AI 没能节省多少时间。
买东西时算优惠价，就是日常生活里最实际的数学场景了，谁能忘记被双十一支配的恐惧。
而且算优惠的难点在于更广泛的推理：单纯的加减，犯不着找一个 AI 来做，电商平台自己会帮用户算好，购物车里一勾就是了。
真正烧脑的，就是「规划」一个最优惠的路线，这涉及到很多问题：
同一时期哪家电商在做优惠？用户是否具备参与优惠活动的资格？外部补贴的能否作用在这家电商？例如这次的国家补贴，是要看用户领取资格的，在京东用了就不能在天猫用。
甚至，一些线下店也参与补贴活动，但是前提是在线上领取之后线下使用。
说实话，这种繁琐场景特别需要一个助理，可需要的是一个脑筋灵活的真·智能助手，而不是一个僵板的做题家。
「考试」总结：做题虽好，仍要走入现实
不管是我们自己做的测评，还是许多网友都已经有的测评，甚至包括官方的演示文档，都有非常强烈的「做题」感。
做数学题、做阅读理解题、做填空题。
这世界还是变成了大家想要的样子：新的模型降临人间，第一件事是做题。
做题当然是很好的摸底模型能力的方式，然而做题的毛病也非常明显：很真空，不知道这么强的做题能力，到底有啥用。
甚至在自媒体赛博禅心的技术面测评中，API 端口的表现也非常差强人意，进一步限制了实际应用。他认为这次更新，比较像是工程上的优化，而非底层能力的迭代。
像极了专四专六级考高分，出国却依然寸步难行、开不了口的我（不是）。
老实说，这是一个用户预期的问题，切记：OpenAI 眼中的推理，并不只是计算能力。
计算的确是「推理」里重要的一部分，但不是全部，尤其是当谈到真正介入实际应用的推理能力，计算就仅仅是非常小的一部分。
这也是为什么在这次的官方文档里，有一个小节在解释「思维链」：通过模拟人类的思维过程，帮助模型逐步分解复杂问题。
这项能力的提升，在 o1-preview 应对数学和推理题的过程中，都得到了体现。
只是，要说它能全面模仿人类的思维过程，暂时还称不上：人类不仅会拆分步骤来思考，更会综合性、全局性的来思考。
走向 AGI 的道路，已有曙光，但仍然漫长。