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 卢森堡电话号码表 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。 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。