在人工智能领域取得又一突破性进展的9月12日，OpenAI官方隆重推出了其最新力作——模型o1。这款模型的最大亮点在于，它融合了强化学习(RL)的训练方法，并在模型推理过程中采用了更为深入的内部思维链(chain of thought，简称CoT)技术。这一创新性的结合，使得o1在物理、化学、数学等需要强大逻辑推理能力的学科领域内，实现了性能的显著提升。

OpenAI的这一成果，无疑为人工智能领域树立了新的标杆。RL+CoT的范式，不仅在效果上显著增强了模型的强逻辑推理能力，更为后续国内外大模型厂商的研发方向提供了新的思路。可以预见，在未来的日子里，沿着RL+CoT这一新路线，各大厂商将持续迭代模型，推动人工智能技术迈向新的高度。

相比于标准版，探险者昆仑巅峰版采用更为野性的设计主题，包括全新设计的蜂窝状中网，车头还加装了橙色的拖车钩，轮圈也加入橙色元素，轮胎扁平比更高，以满足非铺装路面的用车需求。

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重心由预训练转移到后训练和推理

2020年，OpenAI提出的Scaling Law为大模型的迭代奠定了重要的理论基础。在o1模型发布之前，Scaling Law主要聚焦于预训练阶段，通过增加模型的参数数量、扩大训练数据集以及提升算力，来增强模型的智能表现。然而，随着o1模型的推出，OpenAI揭示了在预训练Scaling Law的基础上，通过在后训练阶段引入强化学习(RL)并在推理过程中增加长内部思维链(CoT，意味着更多的计算步骤)，同样能够显著提升模型的性能。这表明，Scaling Law不仅适用于预训练阶段，还能在大模型的后训练和推理阶段持续发挥作用。

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