独家解读：OpenAI o1开启「后训练」时代强化学习新范式

主要观点总结

本文介绍了OpenAI o1模型的成功背后的技术原理和发展历程，包括其采用的后训练扩展律（Post-Training Scaling Laws）、强化学习（RL）和隐式思维链等关键技术，以及未来发展方向和面临的挑战。文章还涉及了大模型的天花板问题、AI控制等议题。

关键观点总结

关键观点1: OpenAI o1模型的成功基于后训练扩展律（Post-Training Scaling Laws）的实现，通过增加计算量和推理时间来提升模型性能。

通过使用强化学习（RL）和隐式思维链等技术，o1模型能够在复杂问题上展现出强大的推理能力。面临的挑战包括如何构建有效的奖励信号、如何平衡推理能力和指令跟随能力等。

关键观点2: 大模型的发展面临可扩展监督的挑战，即随着任务复杂性的增加，人类反馈者难以对模型输出进行有效的评价。Critic Model等方法被提出来解决这个问题，通过利用更强大的专项模型来帮助提供精确的反馈。

行业正在探索如何通过合成数据、模态混合和模态穿透等方法来进一步扩展模型的能力。同时，强化学习的重要性日益凸显，成为实现可扩展的RL学习和强化学习扩展法则的关键途径。

关键观点3: AI控制是一个重要的安全议题，需要划清强化学习的职权界限，防止模型寻找并利用监督机制中的漏洞。同时，在RL训练中，应严格划分“RL训练回路内”和“RL训练回路外”的部分，并用可靠的技术措施隔离二者。

此外，未来的发展方向包括Test-Time算法设计的重要性以及AI对齐等议题。

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