o1不是聊天模型？24小时热度暴涨，奥特曼、Brockman在线围观

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告别聊天模式误区：深度解读OpenAI o1模型的正确使用方法

你是否也曾将OpenAI的o1模型误认为是普通的聊天机器人？最近，一篇题为《o1并非聊天模型（这就是重点）》的文章引发热议，OpenAI CEO Sam Altman和总裁Greg Brockman也对此文表示关注。文章作者，前SpaceX软件工程师、苹果VisionOS人机交互设计师Ben Hylak，直言自己最初将o1当作聊天模型使用，结果遭遇了漫长的等待时间和自相矛盾的输出，甚至称其为“垃圾”。

文章链接：https://www.latent.space/p/o1-skill-issue

2024年，OpenAI陆续推出o1、o1 pro和o3模型，强大的推理能力伴随着高昂的订阅费用。然而，许多用户发现o1的表现并不尽如人意。Hylak的经历并非个例，他分享的o1输出结果多次自相矛盾，引发了网友热议。

^{o1 回答问题，多次自相矛盾。}

^{图源：https://x.com/benhylak/status/1864835651725910023}

然而，随着与其他用户的交流，Hylak意识到自己的错误：他错误地将o1当作聊天模型使用。

Altman对此表示欣慰，认为观察用户在学会正确使用方法后态度转变很有趣。Brockman则指出，o1是一种不同类型的模型，需要采用与标准聊天模型不同的方式使用才能发挥其最佳性能。

^{奥特曼关于这条博客的推文浏览量达到 1.5M 。}

o1的真实身份：报告生成器

o1更像是一个报告生成器，而非聊天模型。 它需要充分的上下文信息才能有效工作。

告别提示词，拥抱详细说明

与其提供简短的提示，不如提供海量上下文信息（作者用“ton”来形容，相当于提示词的10倍）。 这就好比将o1视为一位新入职的员工，需要详细的背景资料和任务说明。

^{这张图解释了如何构建一个针对 o1 模型的提示（prompt），并将其分为几个部分。}

与迭代式的聊天模型不同，o1不会主动索要更多信息。你需要预先提供所有必要信息，包括尝试过的无效方法、数据库架构、公司业务和术语定义等。

^{把更多的时间用在开头提示上。图源：https://x.com/swyx/status/1839213190816870425}

明确目标，精准描述期望输出

提供充分的上下文后，你需要清晰地描述期望的输出结果，而不是告诉模型如何操作。让o1自主规划和解决问题，充分发挥其自主推理能力。

o1的优势与不足

o1擅长：

• 一次性处理多个文件
• 减少幻觉
• 医疗诊断
• 解释复杂概念
• 制定架构方案
• 结果评估

o1不足：

• 以特定风格写作
• 构建大型应用程序

^{Hylak 尝试让 o1 写这篇博客的一个例子 — — 经过多次反复，它只会写一份平淡的报告。}

o1的高延迟特性决定了其更适合处理需要长时间运行的任务。 未来，o1的应用将取决于开发者如何充分利用其优势，并针对其高延迟特性进行产品设计。 o1-preview和o1-mini支持流式传输，但缺少结构化生成和系统提示功能；o1则反之。

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