2024年，openai 推出的o系列模型凭借其强大的推理能力，在复杂问题解答领域展现出显著优势。该系列模型通过更深入的“思考”过程，能够处理更复杂、更细致的问题，在多步骤规划、图像推理和长期编码等新兴应用中表现出色。
想要了解如何利用o系列模型构建需要复杂推理的应用程序？OpenAI携手斯坦福大学教授吴恩达，推出了一门免费的DeepLearning.AI课程——Reasoning with o1。该课程由OpenAI战略解决方案架构主管Colin Jarvis主讲。
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课程链接：https://www.php.cn/link/cfc7c6a21387750bd3f2b14f8242d548
课程内容涵盖：
- o1模型基础知识及最佳应用场景
- 多步骤任务规划与执行
- 代码创建与编辑
- 图像推理
- Metaprompting技术提升模型性能
学习目标：
- 掌握o1模型的工作原理、性能及适用场景。
- 了解高效提示o1的方法，以及如何根据任务选择成本效益更高的模型。
- 掌握o1在编码和视觉推理任务中的应用，并学习Metaprompting优化技巧。
课程将深入探讨OpenAI如何利用强化学习提升模型推理性能，讲解“思维链”提示机制以及o1如何自主分解问题、尝试不同策略并进行深入思考。o1模型在抽象推理任务，例如规划、编码、分析、特定领域推理（如法律）和STEM科目等方面均展现出突破性的性能。
课程核心内容还包括：
- 识别o1模型适用任务，并学习如何结合其他模型以优化性能。
- 掌握四个关键的o1提示原则，并分析其性能差异。
- 通过案例学习，了解如何利用o1作为协调器，结合其他模型（如4o-mini）平衡智能与成本。
- 学习使用o1进行编码任务，包括构建新应用、编辑现有代码以及性能测试。
- 掌握o1在图像理解中的应用，并了解其层次推理机制。
- 学习Metaprompting技术，以改进提示效果。
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