新一代AGI崭露头角：OpenAI与国产模型如何联手破解“奇葩”编程难题

原标题：“奇葩”编程题，仅OpenAI与一国产模型破解，来看看新AGI路线怎么初露锋芒
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：7377字

随着OpenAI o1的推出，国内外AI领域开始上演了一场推理能力的竞赛。2024年下半年，AI推理能力的提升将成为关注的焦点。近期，有开源项目尝试通过prompt工程提升Claude 3.5的推理能力，但这种方法并未取得理想效果。

OpenAI o1通过强化学习不断改进其思维链，具备识别和纠正错误、将复杂步骤分解为简单步骤的能力。这种能力并非仅依赖于互联网数据的统计训练，因为互联网数据主要反映了人类思考的结果，而非过程本身。

数学领域的推理过程在互联网上有丰富的推导实例，这使得AI在数学推理能力上表现优异。然而，其他领域如编程和医学问题则缺乏相应的过程数据，使得AI在这些领域的推理能力提升面临挑战。

笔者提出了一个复杂的Python编程问题，涉及到命令行输入的缓存和中文支持。经过对GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等老一代模型测试，发现它们在处理中文和方向键操作时均表现不佳。这促使笔者尝试新的类o1模型——书生InternThinker。

令人惊喜的是，InternThinker在编程问题上表现优异，不仅支持中文输入，还能够有效处理光标移动和历史查询功能。这表明其在推理能力上已接近OpenAI o1模型，且具备较强的代码调试能力。

InternThinker的成功源于其独特的数据构造方法，通过强基座模型生成思维链候选，再由通用模型监督和改进，最终形成高质量的思维过程数据。同时，上海AI Lab构建了大规模沙盒环境来验证推理任务的正确性，为模型提供了宝贵的反馈信号。

InternThinker还引入了元动作思考范式，包含理解、知识回忆、规划、执行、反思和总结等步骤，这使得其推理过程更像经过良好训练的优等生。这种高效的思维模式提升了模型在复杂推理任务中的表现。

书生InternThinker的推出标志着国内推理能力向OpenAI o1模型的靠近，未来的AI推理能力竞赛将更加激烈。对于希望提升推理能力的研究者和开发者而言，InternThinker无疑是一个值得关注的选择。

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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189

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