9月13日，OpenAI发布具有推理能力的人工智能模型“o1”，这款模型为该公司下一代 “推理” 模型中的第一个，可以比人类更快地回答更复杂的问题。

360集团创始人周鸿祎日前表示，这与360公司基于智能体的框架打造慢思考系统不谋而合，这一次中美两国的人工智能企业在研发思路上终于站在了同一条起跑线。

公开信息显示，OpenAI此次发布的人工智能模型o1和GPT系列模型最大的区别主要在于，该系列模型是在思考之后回答用户问题，输出高质量的内容，而非迅速回应无效答案。

对此，周鸿祎表示，用模仿人类思维过程的“慢思考”代替过去追求快速响应的“快思考”，这与他在今年7月底举办的ISC 2024大会上提出，360将用基于智能体的框架打造慢思考系统，从而增强大模型的慢思考能力的观点不谋而合。

对于o1的推出，周鸿祎在其最新发布的短视频中表示，过去建立在大参数、大数据量的模型技术演进终于找到了新的突破方向，也为下一个阶段人工智能的进步和应用开辟了巨大的空间。

“o1不是像大模型一样用文字来训练，而是像自己和自己下棋一样，通过强化学习来实现这种思维链的能力。”周鸿祎说。

GPT类大模型通过训练大量知识，主要学习的是快思考能力，这也是为什么GPT类大模型脱口而出的答案质量不够稳定，在他看来，就像人一样，不假思索出口成章而不出错非常难实现。

慢思考的特点则是缓慢、有意识、有逻辑性，需要分很多步骤，类似写一篇复杂的文章，要先列提纲，根据提纲去搜集数据，收集素材，根据素材进行讨论，再把文章写出来，还要进行润色和修改。

在他看来，这一次o1拥有了人类慢思考的特质，在回答问题前会反复地思考，拆解、理解、推理。“可能会自己问自己1000遍，然后才能给出最终的答案。”他说。

不过，尽管在“慢思考”能力上取得了巨大突破，o1依然难称完美。据媒体报道，目前的o1-preview版本依旧存在幻觉问题、运行速度较慢及成本高昂等诸多局限性，限制了其应用范围。

在“慢思考”方面，360通过CoE（专家协同）技术架构及混合大模型对“慢思考”进行落地实践，回答简单问题时调用更精准的“小模型”，在获得高质量回答的同时还能节约推理资源、提升响应速度。

“所以，以后比的不是多快能给你答案，而是给的答案完不完整，人工智能到最后还是要参考人类大脑的组成来构造工作模式”。周鸿祎说。

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