- OpenAI o1在惊艳登场的同时做了非常深厚的隐藏工作，不希望被其他厂商破解原理，但从局势上有点像是在给行业提了一个谜语，赌的是在座各位没那么快解出来，DeepSeek-R1是第一个找出答案的，而且找答案的过程相当漂亮； - 开源能够比闭源提供更多的确定性，这对人力的增长和成果的产出都是很有帮助的，R1相当于把整个技术路线都明示了出来，所以它在激发科研投入上的的贡献要胜过藏招的o1； - 尽管AI产业的烧钱规模越来越大，但事实上就是我们已经有接近2年时间没有获得下一代模型了，主流模型还在对齐GPT-4，这在一个主张「日新月异」的市场里是很罕见的，即便不去追究Scaling Laws有没有撞墙，OpenAI o1本身也是一次新的技术线尝试，用语言模型的方式让AI学会思考； - o1在基准测试里重新实现了智力水平的线形提升，这很牛逼，发的技术报告里没有披露太多细节，但关键的地方都讲到了，比如强化学习的价值，预训练和监督微调相当于是给模型提供正确答案用来模仿，久而久之模型就学会依葫芦画瓢了，但强化学习是让模型自己去完成任务，你只告诉它结果是对还是不对，如果对就多这么干，如果不对就少这么干； - OpenAI发现强化学习可以让模型产生接近人类思考的效果，也就是CoT（思维链），它会在解题步骤出错时回到上一步尝试想些新办法，这些都不是人类研究员教出来的，而是模型自己为了完成任务被逼，哦不，是涌现出来的能力，后来当DeepSeek-R1也复现出了类似的「顿悟时刻」，o1的核心堡垒也就被实锤攻破了； - 推理模型本质上是一个经济计算的产物，如果强行堆砌算力，可能到了GPT-6仍然可以硬怼出类似o1的效果，但那就不是大力出奇迹了，而是奇迹出奇迹，可以但没必要，模型能力可以理解为训练算力x推理算力，前者已经太贵了，后者还很便宜，但乘数效应是差不多相等的，所以现在行业都开始扎走搞性价比更优的推理路线； - 上个月末o3-mini的发布和DeepSeek-R1可能关系不大，但o3-mini的定价降到了o1-mini的1/3，肯定是受到了很大的影响，OpenAI内部认为ChatGPT的商业模式是有护城河的，但卖API没有，可替代性太强了，国内最近也有关于ChatBot是不是一门好生意的争议，甚至DeepSeek很明显都没有太想明白怎么承接这波泼天流量，做消费级市场和做前沿研究可能是有天然冲突的；（2/n）