OpenAI o1 System Card

最新推荐文章于 2025-06-12 16:50:08 发布
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分类专栏： LLM Daily Technical Report 文章标签： 语言模型 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/145451401
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本文是LLM系列文章，针对《OpenAI o1 System Card》的翻译。

OpenAI o1系统卡片

1 引言

o1模型系列通过大规模强化学习进行训练，以使用思维链进行推理。这些先进的推理能力为提高我们模型的安全性和鲁棒性提供了新的途径。特别是，我们的模型可以在应对潜在的不安全提示时，通过深思熟虑的一致性，在上下文中推理我们的安全政策。这导致在某些风险基准上达到最先进的性能，例如生成非法建议、选择刻板的反应和屈服于已知的越狱。在回答之前整合一系列思维的训练模型有可能带来实质性的好处，同时也会增加因智力提高而产生的潜在风险。我们的研究结果强调了建立稳健的对齐方法、广泛测试其有效性以及保持细致的风险管理协议的必要性。本报告概述了为OpenAI o1和OpenAI o1迷你模型开展的安全工作，包括安全评估、外部红队和准备框架评估。

2 模型数据和训练

3 测试范围

4 观察到的安全挑战和评估

5 准备框架评估

6 多语言性能

7 结论

OpenAI o1在上下文中执行思维链推理，这在功能和安全基准测试中都有很强的性能。这些增强的能力带来了安全基准性能的显著提高，但也增加了某些类型的风险。具体而言，通

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张俊林：OpenAI o1原理逆向工程图解
强化学习曾小健
09-29 1020
AlphaZero从技术手段上和AlphaGo相比并未有本质上的改进，主体仍然是MCST蒙特卡洛搜索树加神经网络的结构以及RL训练方法，但是技术实现上简单优雅很多（参考上图）。主要改动包含两处：一处是将AlphaGo的两个预测网络（策略网络P和价值网络V，策略网络P主要用于预测在当前状态S下，执行每个行为a也就是可能的落子位置的胜率，即函数P(S，a)；而价值网络V主要评估当前状态S最终能够赢棋的整体概率，即函数V(S)，是一个在比如0到1之间的数值，V(S)数值越大，从当前局面S出发赢棋概率越高。
OpenAI o1 System Card 中文浓缩版
m0_56022510的博客
09-14 774
o1 模型系列通过大规模强化学习进行训练，以使用思维链进行推理。这些高级推理功能为提高模型的安全性和稳健性提供了新的途径。特别是，我们的模型可以在响应可能不安全的提示时根据上下文推理我们的安全策略。这导致在某些风险基准测试上具有最先进的性能，例如生成非法建议、选择刻板的响应以及屈服于已知的越狱。在回答之前，训练模型整合一条思维链有可能带来巨大的好处，同时也会增加因智力提高而产生的潜在风险。我们的结果强调了构建稳健的对齐方法、广泛压力测试其有效性并维护细致的风险管理协议的必要性。
（2024）OpenAI o1 System Card
qq_44681809的博客
01-06 999
本报告概述了针对 OpenAI o1 和 OpenAI o1-mini 模型进行的安全工作，包括安全评估、外部红队测试以及 “准备度框架” 评估
OpenAI 正式发布 o1 完整版
ejinxian的专栏
12-08 551
OpenAI 在 o1 模型完整版，该模型相较于之前的 o1-preview 版本在智能能力上有所提升，特别是在编程能力方面，并且能够根据问题的难度智能调节响应速度。此外还新增了图像识别功能，但目前仍然不支持网页浏览、文件上传等功能。OpenAI 的测试显示，o1 完整版比预览版的错误率降低了约 34%，思考速度提高了约 60%。
OpenAI GPT o1技术报告阅读（5）-安全性对齐以及思维链等的综合评估与思考
聚梦小课堂
09-21 1467
我们继续OpenAI GPT o1技术报告阅读的最后一个部分，安全性对齐以及思维链等的综合评估与思考。
OpenAI o1原理逆向工程图解
qingkahui24689的博客
09-26 1437
如果我们自己想要给出技术方案逆向工程o1，你的技术方案可能就需要满足这个约束条件，需要包含这些模型，并能解释清楚这类模型池子的运作机制。针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份。
浅析OpenAI o1
家鸽的代码屋
09-24 846
OpenAI o1
北大对齐团队独家解读：OpenAI o1开启「后训练」时代强化学习新范式
AIBigModel的博客
09-16 2068
这些都将是不局限于利用人类偏好数据，利用强化学习进行 “微” 调，随着业界在 pre-train 阶段技术的成熟，以及现有数据也即将匮乏，大模型的训练将从 “模仿” 到 “探索” 的转变，在 Llama 3.1 的技术报告中谈到，在 Post-training 阶段能够观察到性能的有效提升，而 OpenAI O1 则是进一步将大模型训练的战场推向 Post-training 阶段。这表明，模型在面对不明确或存在漏洞的任务时，能够通过意想不到的方式实现 “奖励攻陷”，从而避开真正的挑战核心。
【翻译】OpenAI o3-mini系统卡 (2025年1月31日OpenAI发布) 【上】
PiPiQ_Blog的博客
02-04 753
OpenAI o 模型系列采用大规模强化学习进行训练，使用思维链进行推理。这些先进的推理能力为提高我们模型的安全性和稳健性提供了新的途径。特别是，我们的模型可以通过审慎协调，在响应潜在不安全提示时根据上下文推理我们的安全政策。这使得 OpenAI o3-mini 在某些风险基准上的表现与最先进的水平相当，例如产生非法建议、选择刻板的回应和屈服于已知的越狱。在回答之前训练模型融入思维链有可能带来巨大的好处，同时也会增加因智力增强而产生的潜在风险。
OpenAI o3-mini System Card zh.pdf
04-15
OpenAI o3-mini系统卡是一份详细的文件，全面介绍了OpenAI公司推出的一个先进人工智能模型——o3-mini的性能、安全性、训练过程以及测试范围等方面的信息。这份文件详细阐述了o3-mini如何通过大规模强化学习进行训练...
【读论文】OpenAI o3与o4系统模型技术报告解读
kakaZhui的博客
06-08 1000
回顾一下，4月16日，OpenAI发布了一份关于其o系列新模型——OpenAI o3和OpenAI o4-mini——的System Card。这份文档不仅揭示了这两款模型在推理能力和工具使用方面的显著进步，也详细阐述了其训练方法、数据来源、安全评估以及在图像理解生成、数学推理等多个核心领域的表现。本文将对这份系统卡进行深度剖析，带你一探究竟。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 1004
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1270
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 803
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 707
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1420
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
破局零售挑战！华为云AI+零售峰会聚焦数智转型实践
最新发布
weixin_43735236的博客
06-12 223
该方案面向零售伙伴客户物流、运营、门店、客服和办公等场景，依托华为云最新发布的CloudDevice关键产品和自有AI大模型，在云上服务方面具备一跳入云、一云多端、极低时延、普惠AI等方面的优势，可为零售伙伴客户筑牢算力底座，满足零售伙伴客户“产-供-营-销-服”全链路智能化核心需求。该计划面向全国数智化企业，汇聚华为云及合作伙伴在政策、产品、技术、品牌等方面的资源与能力，向伙伴开放能力共生、商业共赢和数字化服务三大平台，为零售企业的品牌营销与业务运营提供强大技术支撑，加速企业成长。6月13日，鹭岛厦门！
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 2243
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南
只有左边一个小酒窝的专栏
06-08 937
在实际应用中，我们常常需要自定义层和块来实现特定的功能。PyTorch提供了灵活的API来创建自定义层和块。无参数层：实现不包含可学习参数的层，如激活函数层。return torch.sigmoid(x) # 示例：Sigmoid激活函数含参数层：实现包含可学习参数的层，如自定义的全连接层。组合层：将多个层组合成一个块，实现复杂的功能。return x层是深度学习模型的基本构建块，执行特定的计算任务。块是由多个层组成的模块，提高代码的可读性和可维护性。
基于ARM的智能车库管理系统 负责人 应用技术：Linux、C、ARM开发板、RFID读卡器、LCD液晶屏、电容式触摸屏、V4L2摄像头、数据库、多线程。 项目描述：该系统的主要功能当RFID识别到有卡之后会获取当前时间并发送给摄像模块，摄像模块接收到RFID发送 的数据之后会调用相机进行抓拍，并将抓拍后的车牌号进行转换，然后将车牌号和时间加入到数据库当中，数据库 记录车辆的进出情况包括进出场时间和所需缴纳的停车费用，每次有车辆进入停车场的时候都会有相应的语音播 报，语音播报是通过写入数据库的信息进行语音转换实现播报。
03-12
sqlite3_bind_text(stmt, 1, card_id, -1, SQLITE_STATIC); sqlite3_step(stmt); sqlite3_finalize(stmt); } ``` ### 5. 语音播报控制 ```c void speak(const char* text) { char cmd[256]; sprintf(cmd, ...
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