苹果&SpaceX前工程师Ben Hylak订阅 200 美元/月的o1 pro 后，经过一天的认真尝试，发现它很差劲：
1、每次我问一个问题，都要等 5 分钟；2、结果看到的只是一大堆自相矛盾的官样文章；3、还有未经请求的架构图 + 优缺点列表。
是o1真的不行吗？还是使用方式不对？重点来了，OpenAI CEO 山姆奥特曼转发：
o1 不是聊天模型（o1 isn’t a chat model）
它更像一个“报告生成器”。如果你给它足够的背景信息，并告诉它你想要输出什么，它通常会一次性给出解决方案。
不要写提示，而要写简介
提供大量的上下文。
o1会直接按照懒惰的问题来处理，不会试图从你那里获取上下文。相反，你需要尽可能多地向o1提供上下文。
简而言之，把o1当作新员工对待。注意o1的错误包括对其应该进行多少推理的推理。有时，方差未能准确映射到任务难度。例如，如果任务真的很简单，它往往会毫无理由地陷入推理的兔子洞。
让o1更容易获取上下文的技巧
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建议使用mac/手机上的语音备忘录应用程序。只需描述整个问题空间1-2分钟，然后将转录内容粘贴进去。
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出现在产品中的AI助手通常可以更容易地进行这种提取。例如，如果你使用Supabase，尝试让Supabase助手转储/描述所有相关的表/RPC等。
花 10 倍以上的时间去提示
关注目标：描述你想要什么
在大多数模型中，我们被训练成告诉模型我们想要它如何回答我们。例如，“你是一位专家软件工程师。思考要慢+仔细”。
o1成功的方法恰恰相反。我不指导它如何操作——只指导它是什么。然后让o1接管并自行规划和解决问题。这就是自主推理的作用，实际上可能比你手动审查和聊天作为“人类环节”要快得多。
了解o1擅长和不擅长的事情
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o1擅长的方面
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一次性生成整个/多个文件
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幻觉更少
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医疗诊断
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解释复杂概念
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生成多个计划并比较优缺点
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额外奖励：评估
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o1目前还不擅长的方面
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以特定的声音/风格写作
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构建整个应用程序
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https://www.latent.space/p/o1-skill-issue来源 | PaperAgent
标签：推理,擅长,OpenAI,Supabase,上下文,o3,打开方式,o1 From： https://blog.csdn.net/AIBigModel/article/details/145160567