关注o1必备的GitHub库，它来了！

上线3天狂揽1.5k星，一跃登上GitHub趋势榜！

这个库专注于收集与o1相关的推理技术论文、博客和项目等资源，供大家研究讨论，并在持续更新中。

网友们对它给予高度评价：

科技大V说它是“拆解草莓的逆向工程”。

也有网友直接提出表扬：“研究o1，看它就够了！”

真有这么牛？咱们一起来看看到底怎么个事儿！

在这个名为Awesome-LLM-Strawberry的GitHub库中，涵盖了大量关于o1的信息。

新火种为大家整理了一下迄今为止发布的相关硬核内容：

博客：Learning to Reason with LLMs作者：OpenAI链接：https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

概述：这篇博客介绍了OpenAI o1的训练方法，其中包括链式推理、自我批评、验证、多步骤推理、任务分解和蒙特卡洛树搜索等技术。

博客：OpenAI o1-mini作者：OpenAI链接：https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

概述：介绍了o1 mini模型在推理成本和效率方面的改进，在保持高推理性能的同时，显著降低了计算和运行成本。

博客：Finding GPT-4’s mistakes with GPT-4作者：OpenAI链接：https://openai.com/index/finding-gpt4s-mistakes-with-gpt-4/

概述：讨论了如何利用GPT-4模型自身来发现和修正生成的错误。文章中提到的“自我审查方法”通过双重评估提高了错误检测的准确性，从而让模型输出的内容变得更加可靠。（文章发表时，已有OpenAI超级对齐团队成员离职，因此也被称为团队的“遗作”）

博客：Summary of what we have learned during AMA hour with the OpenAI o1 team作者：Tibor Blaho链接：https://twitter-thread.com/t/1834686946846597281