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梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

苹果&SpaceX前工程师分享o1使用心得，奥特曼、Brockman都转发了。

划重点：

o1已经不是聊天模型了，需要全新的使用方法。

奥特曼还跑去挖坟作者Ben Hylak数天前的“自我打脸”评论，称“观察o1的口碑变化、以及人们学习如何使用它很有趣”。

Ben Hylak曾任SpaceX软件工程师、苹果VisionOS人机交互设计师，目前在创业为AI产品提供分析服务。

具体来说，Ben在o1 pro推出满血$200/月版本的第一天就交钱了，整整测试了一天后得出结论：它真的很糟糕！

每次提问都要等待5分钟会输出自相矛盾的建议没有要求但总是会回复架构图+优势/劣势列表

Ben把糟糕的体验发在网上后，很多人表示同感。但有趣的是，也有人强烈反对。

他开始与持不同观点的讨论，然后意识到原来是自己的方法完全错了。

我还在把o1当聊天模型来用，但o1已经不是聊天模型了。

现在，Ben已经从讨厌o1，转变成了每天都在用它解决最重要的问题。

像对待新员工一样对待o1

如果说o1不是聊天模型了，那它现在是什么？

Ben认为它就像一个“报告生成器”。如果你给它足够的上下文，并告诉它你想要输出什么，它通常会一次性找到解决方案。

OpenAI官方其实给了一个简单的o1使用建议，但并不完善。

Ben的建议包括：

提供海量背景信息

不管你现在是怎么理解“海量”的，再乘以10倍。

当使用GPT-4o或Claude 3.5等聊天模型时，通常会从一个简单的问题和一些背景信息开始。如果模型需要更多背景信息，它通常会要求你继续提供。

这就是聊天模型的本质，从一来一回的交互中不断完善输出。

但o1只会从表面上回答你提出的问题，不会试图从你那里获取背景信息。所以需要反过来将尽可能多的上下文主动发给它。

即使只是问一个简单的代码工程问题，应该提供：

解释所有你尝试过但不起作用的方案一份完整的数据库schemas解释一下你的公司是做什么的，规模多大，定义内部术语

总而言之，就像对待新员工一样对待o1。

描述你想要什么，而不是指导它如何做

对于大多数聊天模型，我们都会告诉模型希望他如何回复模式，比如“扮演一位软件工程专家，请仔细思考”。

但在o1上有效的方法正相反，告诉它你需要什么，而不是指导它如何去做。

Ben把o1的提示词模板分成4部分：

目标放在最前面详细指定输出格式可以附加需要检查的注意事项海量相关的背景信息

最后，o1的输出有一种学术/商业报告的风格。Ben认为太多的推理token让它很难摆脱这种风格

他曾试图让o1来完成这篇文章，但经过多次尝试，只能得到非常平淡的学生作业。

One More Thing

在奥特曼的转发推文中，有人套出了最新消息：

o3暂时还不会向用户开放，o3-mini会先推出，而且时间不远了。

o3-mini会先提供给Plus订阅用户使用，API的定价OpenAI内部还没确定，但不会很贵。

参考链接：[1]https://www.latent.space/p/o1-skill-issue[2]https://x.com/sama/status/1877814065088663763[3]https://x.com/gdb/status/1878489681702310392