## 342｜盘点OpenAI 12天连续剧发布会，用三个词总结o3模型以及我们要做什么准备？

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

截止到上周六，OpenAI的连续12天圣诞大戏终于结束了，我在这场大戏开幕的时候说过，会跟大家简单地盘点一下，毕竟OpenAI作为整个AI大模型的领头羊，它的一举一动确实牵动着很多领域未来的发展。

但是我确实没有兴趣按照天的逻辑，给大家说一个流水账，因为这12天看下来，跟我今年去听小岳岳和孙越的相声专场一样，开头两段很好，返场气氛很好，中间的加上助演师兄弟的表现，确实没啥意思，可以用来上上厕所。

我只说一下对我来说印象最深的四天，然后我会花时间跟大家介绍一下最压轴的第12天都发布了啥。

第一天就是开始那天，我也给同学们做了介绍，就是他们发布了满血版o1。这个就意味着满血版o1接下来会逐渐替代GPT4和4o，成为核心主力。在基础能力上，会反应更快，能力更强，从我的体验来看，之前一个简单的问题动不动就要思考几十秒，现在基本上在几秒内都能给到回复。

接着就是第三天，正式发布了Sora。说实话，我对Sora的能力毫无印象，也不觉得强到哪里去。但是正因为他们在今年大年初七放出了这么个消息，这一年引起了全球做AI视频的产品热血狂飙，哪怕光看看可灵迭代了多少版，就能看出Sora用一场发布会带动了多少友商的疯狂。还好，他们在年底终于呼应上了，没有把期货拖到第二年。不过哪怕强如OpenAI，不在真实数据里翻滚，也很难“自己悄悄努力，然后惊艳所有人”。

然后是第七天，发布了新建文件夹“项目”，这个功能很多用户都骂没意思，说是滥竽充数。单从发布的功能来说，确实不强，我之所以选上，是因为我认为这是未来的发展方向，其实就是“个人知识库”的不同叫法而已，在一个空间里，集中聊和处理相近的事情，这种项目，核心不是AI功能，而是会产生持续的力量。就是当你连续和AI在这个项目里谈了300天的产品策划，或者你连续一年把每天吃了啥扔给AI，大概率你就很难再离开这个产品了。

压轴大戏就是上周六，OpenAI发布了自己最新的o3版本。对，版本号直接跳过了o2，来到了o3，原因并不复杂，就是o2是英国著名的电信服务商的品牌。如果你是资深球迷的话，一定还记得当年阿森纳国王亨利穿着的球衣，胸前就是个大大的o2。当然，我还看到一个特别无厘头的牵强说法，说是o2代表氧气，直接跳过去，OpenAI的含义就是让我们“缺氧”。当时我感觉就是这位网友应该刚刚开始学习初中化学，魔怔了。

至于o3的特性，我这里就不再跟大家罗列各种数据指标了，因为好几个AI领域的头部账号，从量子位机器之心到卡兹克，都已经说的很清晰明白了，我会把他们这几条推送放到文稿里，感兴趣的话你可以进行延伸阅读。

如果要用几个词总结的话，那就是“更高，更贵，更强”。

更高，指的是o3在现有的一些数学竞赛和博士级考试中，得分碾压式的超过了其他模型。例如在跟写代码相关的考试里，o3拿到了2727分，这能力基本上进任何互联网大厂当程序员都毫无问题。

我觉得这些测评与其是给o3出难题，倒不如说是o3给这些传统测评出了一个难题，就是未来怎么能评测出这种超强AI之间的能力差别。不是有个段子吗，说是一门考试考99分，那是你的能力达到了99分，而学霸考100分，只能是因为这份卷子只有100分而已。

所以这轮o3的发布，一定会带动这些大模型的军备竞赛，纷纷去攻克这种同级别的超强AI，那么如何入测评它们的能力，可能就会引入新的形式了。我稍微开个脑洞啊，是不是就可能几个AI同时去学习控制一个人形机器人，通过对人形机器人的任务测评，来看背后AI的理解和处理任务的能力。

更贵，这个特别容易理解了，别说o3了，就连o1Pro版本，现在计算成本都很高。而o3因为能力更强，所以消耗的算力就更贵了。所以哪怕OpenAI现在推出来，真能用得起的个人或者团队也很少。

更强，就是在很多范畴内，o3体验的能力，肯定是现在AI模型里最强的。但是对于咱们学习圈的同学来说，不必太为这个事情焦虑。

2009年8月16日，牙买加名将博尔特在男子百米中跑出了9.58秒的成绩。我想问下，我们在为他突破人类极限赞叹的时候，会焦虑自己不如博尔特跑得快吗？

2019年10月12日，来自肯尼亚的长跑名将基普乔格，在奥地利维也纳的普拉特公园，创造了惊人的历史，以1小时59分40秒的成绩，成为马拉松历史上第一个在两小时内跑完全程的人。相比成绩之外，我更喜欢他在赛后发布会上的话，“当我跑2小时03分时，人们说这就是我的极限。后来我跑到了2小时01分，又有人说这是我的极限……这次我要跑进1小时59分，不仅要创造历史，更是为了改变人们的偏见。”

我之所以会举这两个体育明星的例子，就是想说他们其实在不停的突破自己的极限，挑战不可能，他们可能无法带动其他人去突破世界记录，但是他们会感染很多普通人，因此开始运动起来。

那么更强大的AI问世，其实考验的并不是AI，而是我们自己，我们能提出让一个问题，让博士后水平的AI开始思考吗？曾经有个朋友跟我吐槽，说自己公司今年招了两个来自全球名校的学生，感觉能力也不过如此。因为跟他关系比较好，我就毫不客气的说，有没有可能是你给他布置的任务，根本不可能显示出名校的能力呢？

o3这样一直向AI能力顶峰前进的模型，其实会带动一大波硬件的提升，算力的提升，这样对于所有行业或者个人，都会带来收益。毕竟从自动驾驶，到聊天机器人，到说一句话就能生成一篇文章，这些场景，在上世纪五六十年代的书里面就有过设想。日本当年还大规模的投入到第五代计算机的研发当中，但是直到ChatGPT的问世，很多想法才变成了现实。

ChatGPT问世的背后，是建立在过去这些年硬件基础设施的成倍成倍提升上的。那么o3这种能力的模型，接下来一定会带动基础设施的进一步提升。

那对于学习圈的同学们，咱们这些普通人应该提前做些什么呢？人工智能领域三大要素分别是算力，算法和数据，现在看起来，去年讨论很多的算力问题，今年已经不怎么讨论了，国内各地雨后春笋一样新建了很多智算中心，都是非常新的设备，但是基本上都没有满载运行。而算法上，从OpenAI这一批公司的新动向来看，AI大模型在底层能力上，现在还远远没有碰到天花板。所以我们可以在专业数据上下工夫，只要我们在各自的专业领域里积累足够多的优质数据，那么等AI能力进一步迭代的时候，就可以实现很多我们现在听起来还匪夷所思的需求。

大家也不要一提起来数据，马上想到那些复杂的大数据仓库，或者是很多技术从业者嘴里的几百个数据指标。以前AI大神吴恩达有个学生研究项目，数据集就是1000张披萨制作过程中的照片，然后训练让AI去判断披萨有没有做好。所以哪怕只有有几千张炸油条的照片，也是很优质的数据，未来就可以训练完之后，让一个简单易用的机械臂去站在油锅前炸油条。所以随着AI模型的越来越强大，能给我们的工作和生活带来更多的想象力。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

【相关链接】

量子位分析：

https://mp.weixin.qq.com/s/Is59x1Gz9nA_ZZPmKutQ4Q

机器之心分析：

https://mp.weixin.qq.com/s/mYO_Y3zlbce9yJ8TrO3l5A

卡兹克分析：

https://mp.weixin.qq.com/s/fzUXLrWY7pLU5uEtrtOouQ

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