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刚刚，OpenAI被爆三类智能体定价！价格从每月2k美元到20k美元不等，用于自动化编码和博士级别的研究等任务。此前，美国国家实验室使用OpenAI的o1模型来解决了与核聚变相关的问题。
OpenAI刚刚发布SWE-Lancer编码基准测试，直接让AI模型挑战真实外包任务！这些任务总价值高达100万美元。有趣的是，测试结果显示，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet在「赚钱」能力上竟然超越了OpenAI自家的GPT-4o和o1模型。
这个AI领域千亿级市场，将辐射千家万户。 DeepSeek-R1横空出世，打响了大模型比拼性价比的第一枪。 Meta、OpenAI等国外头部大模型厂商纷纷复刻或变相降价。比DeepSeek-R1晚两周发布的OpenAI o3-mini模型，定价比前代模型o1-mini降低了超6成，比前代完整版的o1模型便宜超9成。
让DeepSeek代替Claude思考，缝合怪玩法火了。原因无它：比单独使用DeepSeek R1、Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1模型的效果更好。DeepClaude应用本身100%免费且开源，在GitHub上已揽获3k星星（当然API要用自己的）。
本文将介绍首个关于 o1 类长思维链模型过度思考现象。该工作由腾讯 AI Lab 与上海交通大学团队共同完成。
近期NexusTrade的创始人Austin Starks撰文介绍了他使用OpenAI o1模型构建投资组合的一些经验。并展示如何使用OpenAI o1彻底改变金融市场的研究、分析和交易方式。
大洋彼岸的OpenAI系列春晚还在继续，连续发布会的第9天，OpenAI正式发布了o1模型的API。
数学大佬陶哲轩和OpenAI两位高管最近进行了一场线上对谈，主题为“The Future of Math with o1 Reasoning”，即以推理为主的o1模型如何与数学融合，从而解锁突破性的科学进步。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
当备受期待的GPT-5历经数次跳票，OpenAI全新发布的o1模型及时挽回了行业的信心，并从此为大模型领域开启了一个新的竞技方向——当推理模型大行其道时，行业如何从Infra层面着手降低推理阶段的算力成本？