计算机行业周报：OpenAI o1模型发布，Scaling Law有望延续

OpenAI发布o1系列模型，推理能力显著提升。o1系列模型包括o1、o1-mini和o1-preview，其中o1-preview已在ChatGPT中向所有Plus和Team用户推出。o1模型在数学竞赛、编码竞赛和科学问答等高难基准测试中相比GPT-4o有巨大提升，例如在IMO资格考试中正确解答了83%的问题，在Codeforces比赛中排名89%，在GPQA Diamond基准上超越了人类专家的表现，在MMMU基准上得分78.2%，在54个MMLU子类别中优于GPT-4o。

o1模型创造了LLM训练和推理的新范式，将Scaling Law从Pre-training向Post-training环节拓展。o1模型通过自动生成隐藏的COT（Chain of Thought,思维链）将问题分解成更多步骤进行思考和分析，实现推理能力的提升。COT推理为安全和对齐提供了新的思路。OpenAI发现，将模型行为策略整合到推理模型的思维链中，可以高效、稳健地教导人类价值观和原则。

o1模型有望进一步增加对算力的消耗。一方面，在Post-traning阶段，由于存在一定程度的Scaling Law，未来必然会伴随RL（强化学习）的数据量和参数量增长。另一方面，在Inference（推理）阶段，由于COT的存在，必然提升推理侧的数据产生量，一定程度也降低了模型的响应速度，延长了响应时间，但也会带来算力方面的提升。因此，o1模型打开了Scaling Law的上限，算力产业链将会持续受益。

应用方面，由于o1模型侧重在STEM（科学、技术、工程、数学）方面的能力提升，因此在偏数学、自然科学和代码编程方面的应用将会受益。然而，这些能力的提升并没有带来应用领域的拓展，因此应用侧的产品创新仍需要等待。

风险提示：1）技术创新不及预期；2）政策支持力度不及预期。