耗资1.3万，ASU团队揭秘o1推理王者！碾压所有LLM成本超高，关键还会PUA

主要观点总结

文章介绍了OpenAI的模型o1，一种新型的大推理模型（LRM）。它在计划推理任务上表现出色，但存在局限性。文章对比了LLM和LRM在测试基准上的表现，并讨论了o1模型的优点和缺点。

关键观点总结

关键观点1: o1模型是一种新型的LRM，基于强化学习进行多步推理，突破了自回归LLM的限制。

o1模型能够基于强化学习进行推理，这种推理过程的代价是高昂的。在测试基准PlanBench上，o1-preview表现出色，大幅领先其他模型。然而，它在更复杂的规划问题上的性能还有待提高。

关键观点2: LLM和LRM在规划任务上的表现存在差异。

普通LLM在规划任务上的表现较弱，而o1模型则取得了一定的进展。然而，o1模型在解决长问题和无解问题上的表现并不具有泛化性和稳健性。

关键观点3: o1模型存在成本和效率的权衡问题。

o1模型的推理成本高昂，而且缺乏正确性保证。此外，模型的推理时间也是需要考虑的因素。相比之下，传统的规划器Fast Downward在成本、时间和保证方面更具优势。

关键观点4: o1模型的可解释性是一个问题。

o1模型作为一个黑盒系统，其可解释性较差，降低了系统的信任度。此外，模型有时还会提供富有创意但毫无意义的解释。

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