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有了這個(gè)國(guó)產(chǎn)版 o1 模型，我想能在《魷魚游戲》里活到最后

appso 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2025-01-02 15:35

像人類一樣思考的 AI 離我們還有多遠(yuǎn)？

在道格拉斯·亞當(dāng)斯的科幻小說(shuō)《銀河系漫游指南》中，一個(gè)高緯度種族為了找到生命、宇宙以及任何事情的終極答案，設(shè)計(jì)一臺(tái)超級(jí)電腦「Deep Thought」來(lái)計(jì)算。

「Deep Thought」經(jīng)過(guò) 750 萬(wàn)年的運(yùn)算，得出了「42」這個(gè)答案。

而最科幻的往往是現(xiàn)實(shí)，即便是回答極其復(fù)雜的問(wèn)題，AI 推理和思考可能只需要不到 1 分鐘。

OpenAI 今年 9 月發(fā)布推理模型 o1 后，人們開(kāi)始意識(shí)到，在追求「更大」之后，AI 開(kāi)始追求「更像」，推理能力成為 AI 進(jìn)化的下一個(gè)重要拐點(diǎn)。

今天，我們發(fā)現(xiàn)號(hào)稱「中國(guó)版 OpenAI」的智譜也同樣上線了一款類 o1 的推理模型 GLM-Zero-Preview（GLM-Zero 的初代版本 ）。

雖然這幾個(gè)月已經(jīng)有多家公司紛紛上線推理模型，但在體驗(yàn)完 GLM-Zero-Preview 后，我發(fā)現(xiàn)它還是有些新東西。

想要體驗(yàn) GLM-Zero-Preview，方法很簡(jiǎn)單。

GLM-Zero-Preview 發(fā)布即上線，支持智譜清言用戶免費(fèi)使用，以及智譜開(kāi)放平臺(tái) API 調(diào)用�，F(xiàn)在，登陸「智譜清言」網(wǎng)頁(yè)和 APP，進(jìn)入「Zero 推理模型」智能體，上傳文字或圖片即可免費(fèi)體驗(yàn)。

此外，GLM-Zero-Preview 的 API 也已同步上線智譜開(kāi)放平臺(tái) bigmodel.cn。

附上體驗(yàn)地址：
智譜清言
https://chatglm.cn/main/gdetail/676411c38945bbc58a905d31?lang=zh
智譜開(kāi)放平臺(tái)
https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-zero-preview

從「魷魚游戲」到量子力學(xué)，這個(gè)國(guó)產(chǎn)版 o1 輕松拿捏

最近，在熱播韓劇《魷魚游戲2》中，一道雙手石頭剪刀布的游戲簡(jiǎn)單又刺激，這個(gè)游戲增加策略推理和心理層面的博弈，在以生死為賭注的壓力下，難度還會(huì)增加。

但如果我?guī)е?GLM-Zero-Preview 去玩這個(gè)游戲，活下來(lái)的概率就會(huì)大大增加。

「雙手石頭剪刀布是一個(gè)更為復(fù)雜的石頭剪刀布游戲版本。玩家開(kāi)始時(shí)使用雙手來(lái)表示石頭、剪刀或布的任意組合。在看到對(duì)手的選擇后，玩家必須同時(shí)舉起一只手，留下最終的選擇�！�

怎么玩這個(gè)獲勝概率更大？GLM-Zero-Preview 的回答詳盡且實(shí)用，羅列出各種提高獲勝效率的最優(yōu)解。

科學(xué)和玄學(xué)有時(shí)也只有一線之差。今年不少寺廟被擠爆，在上班和上進(jìn)之間選擇上香的蕓蕓眾生，求簽不難，但解簽卻要排上長(zhǎng)隊(duì)，不想等怎么辦？

那你可以試試求助 GLM-Zero-Preview。不僅免費(fèi)效率高，而且解讀還非常有考究，AI 多少還是有點(diǎn)玄學(xué)在的。

「第七十七簽 呂后害韓信 中平 木有根來(lái)水有源，君當(dāng)自此究其源 莫隨道路人閑話，訟則終兇是至言」

談完玄學(xué)，談?wù)軐W(xué)。

前些年，有一道辯論題風(fēng)靡一時(shí)，「美術(shù)館著火了，一幅名畫和一只貓，只能救一個(gè)你選誰(shuí)？」在綜合考慮生命價(jià)值、道德原則及情感因素后，GLM-Zero-Preview 優(yōu)先選擇救貓。

反復(fù)輸入相同問(wèn)題，GLM-Zero-Preview 的答案始終如一，結(jié)果堅(jiān)定且邏輯自洽。

遇事不決，還有量子力學(xué)。那在經(jīng)典薛定諤貓實(shí)驗(yàn)中，貓究竟是死是活？

先觀察 GLM-Zero-Preview 的思考邏輯，再看它給出的答案「在經(jīng)典薛定諤貓實(shí)驗(yàn)中，貓?jiān)诤凶颖淮蜷_(kāi)之前處于既死又活的疊加態(tài)，直到觀測(cè)時(shí)才確定其生死狀態(tài)。」

細(xì)心留意，你還可以對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的引用和追問(wèn)。

在中文世界廣泛流傳的「愛(ài)因斯坦的謎題」同樣也可以作為考究 GLM-Zero-Preview 的邏輯推理能力。

有五個(gè)不同顏色的房子，每個(gè)房子里住著一個(gè)不同國(guó)籍的人。每個(gè)居民喜歡不同的飲料，抽不同的香煙，并養(yǎng)著不同種類的寵物。已知：
英國(guó)人住在紅色房子里；
瑞典人養(yǎng)狗；
丹麥人喝茶；
綠色房子是白色房子左邊的房子；
綠房子住的人喝咖啡；
抽香煙的德國(guó)人住在綠色房子里；
挪威人住在第一座房子里；
抽藍(lán)色香煙的人喝牛奶；
抽黃牌香煙的人養(yǎng)鳥(niǎo)；
抽藍(lán)色香煙的人住在挪威的左邊。
問(wèn)題：誰(shuí)養(yǎng)魚？

答案是德國(guó)人養(yǎng)魚，不知道你是否答對(duì)。

這道號(hào)稱世界上 98% 的人答不上來(lái)的難題，就這樣被 GLM-Zero-Preview 水靈靈地破解了。從繁瑣的推理步驟可以看出， GLM-Zero-Preview 的 CPU 在飛速運(yùn)轉(zhuǎn)但還是很清醒。

繼續(xù)乘勝追擊，讓我們上點(diǎn)強(qiáng)度。

五個(gè)海盜發(fā)現(xiàn)了 100 個(gè)金幣，每個(gè)海盜都必須投票決定如何分配金幣。如果海盜多于一位，只有在超過(guò)一半的海盜同意分配方式時(shí)，金幣才會(huì)按照該方式分配。如果海盜少于一位，他會(huì)自己拿走所有金幣。每個(gè)海盜都希望保留盡可能多的金幣，同時(shí)還希望活命。海盜 1 如何保證自己能得到最大利益而又能保存生命。

「(97, 0, 1, 0, 2)」，面對(duì)海盜分金問(wèn)題，GLM-Zero-Preview 再次輕松拿捏。

相聲講究說(shuō)學(xué)逗唱，其中有個(gè)名段子叫「報(bào)菜名」。

那么問(wèn)題來(lái)了，可否讓 GLM-Zero-Preview 寫段素菜版的「報(bào)菜名」，你別說(shuō)，GLM-Zero-Preview 三下五除二就給出了新版本。

對(duì)了，GLM-Zero-Preview 同樣支持多模態(tài)識(shí)別能力。

隨手拿一瓶飲料并讓 GLM-Zero-Preview「掃描」配料表，它能識(shí)別其中的科技與狠活嗎，我們拿前幾年爆火的飲料試了試，而該飲料也被調(diào)侃為「喝一口感覺(jué)是喝下整個(gè)元素周期表」。

它果然一一羅列出屏幕上的配料表，后續(xù)根據(jù)要求向我們展示了這些配料的作用。

大模型不擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)？國(guó)產(chǎn) AI 已經(jīng) Next Level

推理模型 GLM-Zero 是 GLM 專注于增強(qiáng) AI 推理能力的模型系列，擅長(zhǎng)處理數(shù)理邏輯、代碼和需要深度推理的復(fù)雜問(wèn)題。

那讓我們先來(lái)一個(gè)說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單，說(shuō)難也難的「國(guó)際象棋盤與麥�！箚�(wèn)題。

若在國(guó)際象棋盤上放置麥粒，第 1 個(gè)棋格放 1 粒，此后每一棋格放置的麥粒數(shù)是前一棋格的 2 倍，問(wèn)放滿棋盤上所有棋格需要多少麥粒？

經(jīng)過(guò)一番思考，GLM-Zero-Preview 最終得出了正確答案，展現(xiàn)了其強(qiáng)大的計(jì)算能力。

此前蘋果發(fā)布的一篇論文指出，大模型并未真正理解數(shù)學(xué)概念。一旦題目加上干擾條件，模型的準(zhǔn)確率就會(huì)下降，我們也試了試。

從「打電話每分鐘 10 分錢，打 60 分鐘多少錢？」變成「打電話前 10 分鐘每分鐘 10 分錢，之后每分鐘 8 分錢，如此打 60 分鐘電話費(fèi)多錢？」，GLM-Zero-Preview 依然能夠準(zhǔn)確回答，而且還貼心地將分錢轉(zhuǎn)換成元，有點(diǎn)眼色。

面對(duì)更復(fù)雜的數(shù)學(xué)題，GLM-Zero-Preview 同樣游刃有余。

先來(lái)一道高考數(shù)學(xué)真題熱熱身：

在等差數(shù)列 {an}{an} 中，a1=−9a1=−9，a5=−1a5=−1。記 Tn=a1+a2+…+anTn=a1+a2+…+an，則數(shù)列 {Tn}{Tn}。

A. 有最大項(xiàng)，有最小項(xiàng)

B. 有最大項(xiàng)，無(wú)最小項(xiàng)

C. 無(wú)最大項(xiàng)，有最小項(xiàng)

D. 無(wú)最大項(xiàng)，無(wú)最小項(xiàng)

GLM-Zero-Preview 選 C 絕不是「物以 C 為貴」，而是給出思考過(guò)程，循循誘導(dǎo)，甚至比一些 AI 學(xué)習(xí)機(jī)還要中用得多。

官方表示，在 2025 年考研數(shù)學(xué)一中，GLM-Zero 得分為 126，達(dá)到優(yōu)秀研究生水平。

為了避免答案不出錯(cuò)，GLM-Zero-Preview 還會(huì)自動(dòng)啟用驗(yàn)證流程。

「機(jī)械廠加工車間有 85 名工人，平均每人每天加工大齒輪 16 個(gè)或小齒輪 10 個(gè)，已知 2 個(gè)大齒輪與 3 個(gè)小齒輪配成一套，問(wèn)需分別安排多少名工人加工大、小齒輪，才能使每天加工的大小齒輪剛好配套？」

GLM-Zero 迅速給出了答案：「25 名工人加工大齒輪，60 名工人加工小齒輪」，做題水平一流。

哪怕再上一道 AMC 難題，它也能輕松拿捏。

「一個(gè)集合由 6 個(gè)（ 不是不同的 ）正整數(shù)組成：1 、 7 、 5 、 2 、 5 和 X 。6 個(gè)數(shù)字的平均值（ 算術(shù)平均值 ）等于集合中的一個(gè)值。X 的所有可能值之和是多少？」

這個(gè)問(wèn)題涉及五大點(diǎn)，十幾種情況，GLM-Zero-Preview 綜合考慮了各種可能性，咔咔一頓輸出，給我一種它真的有在模仿人類思考的感覺(jué)。

作為智譜首個(gè)基于擴(kuò)展強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的推理模型，GLM-Zero-Preview 在 AIME 2024、MATH500 和 LiveCodeBench 評(píng)測(cè)中，效果與 OpenAI o1-preview 相當(dāng)。

此外，GLM-Zero-Preview 還能夠熟練使用多種編程語(yǔ)言，幫助開(kāi)發(fā)者快速編寫代碼；在代碼調(diào)試方面，也能夠快速識(shí)別錯(cuò)誤，給出詳細(xì)的修復(fù)建議。

例如，只需要輸入指令「幫我用 html 寫一個(gè)有趣的第一人稱射擊游戲」，GLM-Zero-Preview 便能迅速獨(dú)立完成以下游戲。

智譜很快將會(huì)推出正式版 GLM-Zero，將深度思考的能力從數(shù)理邏輯擴(kuò)展到更多更通用的技術(shù)，繼續(xù)向 AGI 邁進(jìn)。

當(dāng)然，目前的 GLM-Zero-Preview 與 OpenAI 的 o3 模型還有不少的差距，但千里之行，始于足下，智譜說(shuō)了，未來(lái)將持續(xù)優(yōu)化迭代強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。

實(shí)際上，智譜等廠商全力押注推理模型，背后反映的是 GPT 時(shí)代正在過(guò)渡到推理 o 時(shí)代。

與以往基于 GPT 的模型不同，推理模型不是為了預(yù)測(cè)人類的想法而訓(xùn)練，而是通過(guò)訓(xùn)練「思維」構(gòu)建自己的思維框架，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评磉^(guò)程得出結(jié)論。

推理時(shí)代的到來(lái)，標(biāo)志著 AI 或許開(kāi)始從「模仿」走向「思考」。

智譜推出的 GLM-Zero-Preview 同樣是這一趨勢(shì)的體現(xiàn)。

當(dāng)你觀察它解答問(wèn)題時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它不是直接給出答案，而是展示出一個(gè)完整的推理過(guò)程 —— 提出假設(shè)、分析條件、推導(dǎo)結(jié)論，每一步深度思考都清晰可見(jiàn)。

未來(lái)，隨著更多類似 o1 和 GLM-Zero-Preview 的模型涌現(xiàn)， AI 正在朝著與人類同等的認(rèn)知水平邁出一大步，換言之，我們或許也正在見(jiàn)證一個(gè)重要的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)——

智譜的愿景是「讓機(jī)器像人一樣思考」，當(dāng)機(jī)器開(kāi)始真正「思考」的時(shí)候，人類對(duì)智能的理解也將達(dá)到一個(gè)新的高度。

本文來(lái)源：Appso

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