1、OpenAI 在 9 月 13 日发布了 o1 的预览版。
2、o1 全称叫 OpenAI o1, 没有延续之前 GPT 系列，可见足够强大，当然也有一种说法是 o1 作为一个垂直基础模型为未来 GPT-5 赋能。
3、o1 在推理方面变得更加强大了，特别擅长做数学题和写代码。在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，o1 的得分为 83%。
4、o1 分为两个版本：o1-preview 和 o1-mini，可能因为训练成本巨大或是其他原因（比如收集更高质量的问题），发布时 o1-preview 每周只能使用 30 次查询，o1-mini 是 50 次。GPT Plus 的付费用户才能使用。
5、9 月 17 号，OpenAI 发布消息，放宽了限额，o1-preview 现在为每周 50 次查询，o1-mini 改为每天 50 次查询（够用了）。
6、o1 最特别的地方是能「思考」了，之前的版本都强调能快速给出结果，对 o1 来说「慢」是一种特点，当我们对 o1 提出问题时，内部会生成一个思维链来逐步推理问题，类似于人类解题时的思考过程，尝试不同的策略，并能认识到自己的错误进行调整。所以时间花的更长，通常几秒到几十秒不等。
7、o1 的慢和之前系列的快，就像丹尼尔·卡尼曼的《思考，快与慢》中写的快思考和慢思考：
快思考：联想记忆，从已经训练的数据中快速获取，利用简化的决策规则解决问题，容易出现错误。 慢思考：有逻辑性，能对提的问题进行反复推敲，自我监督和矫正，正确率较高。
8、正是因为 o1 能对问题进行推敲，就大大降低使用者的难度了，以前想要一个好的答案，需要写出好的提示词，现在 o1 经过推敲，更能理解提问者背后的意思。提升了易用性和效率。AI 发展太快，提示词工程师是不是刚要上岗就面临失业了呢？
9、和 GPT-4o 相比较，虽然推理能力强大很多，但功能还不算完善，比如不支持图像、不支持联网查询等，期待后续的版本。
10、对于编码来说，我们使用 o1-mini 就够了，因为 o1-mini 比 o1-preview 便宜 80%，每周有更多的查询次数，而且，编码仅需要推理不需要广泛的世界知识，非常适合 o1-mini。
11、我用 o1-mini，写了一个 License 生成工具，前端用 vue3、后端使用 .NET8，慢慢引导，从基本的功能到加上登录、加上鉴权等，周末一个上午时间就搞定了，基本没有出错，确实很强大。
12、AI 这么强大了，我们应该做更重要的事情。我觉得技术学习分为三层：
架构层：架构层关注的是如何设计和构建系统的结构，确保系统的整体性和功能性，比如：单体、微服务、分布式、涉及模式、性能优化、扩展性、可维护性、安全性等。了解这些才能熟练驾驭 AI。 工具层：编程语言、框架使用等，这部分可以 AI 代替。 原理层：原理层是技术学习中最深入的一层，它关注的是底层原理和概念。了解这些，当 AI 抽风时不至于束手无策。
重要的事情就是指架构层和原理层的学习。
