OpenAI发布o1到o3变强报告：o3编程世界排名18「DeepSeek已经告诉方法」

原标题：OpenAI发布o1到o3变强报告：o3编程世界排名18「DeepSeek已经告诉方法」
文章来源：人工智能学家
内容字数：12610字

OpenAI: 强化学习赋能AI竞技编程，从“小白”到世界冠军

OpenAI 最新研究报告揭示了强化学习在提升大型语言模型 (LLM) 竞技编程能力上的惊人效果，其研发的模型从最初的编程“小白”逐步进化为能够与顶尖程序员匹敌的“高手”，甚至在国际信息学奥林匹克竞赛 (IOI) 中夺得金牌。

1. 强化学习的突破

报告的核心在于强化学习 (RL) 的应用。OpenAI 首先开发了通用推理模型 OpenAI o1，通过强化链式思考能力，显著提升了其编程水平。在模拟 Codeforces 竞赛中，o1 模型的 Elo 评分从 1258 分跃升至 1673 分，排名大幅提升。

2. 人机协作的策略

为了挑战 IOI，OpenAI 对 o1 模型进行了专项训练，并结合人工策略，例如子任务分解、大规模采样、聚类与重排序以及模型自生成测试用例等，打造了 o1-ioi 模型。这些策略显著提升了模型性能，在放宽提交次数限制后，o1-ioi 模型最终获得了 IOI 金牌。

3. o3 模型的自主进化

OpenAI 进一步探索了纯粹强化学习的潜力，推出了 o3 模型。该模型无需任何人工策略，仅通过 RL 训练，便在 Codeforces 上取得了 2724 分的 Elo 评分 (全球 Top 0.2%)，并在 IOI 竞赛中获得金牌，得分高达 395.64 分。令人惊奇的是，o3 模型自主发展出了类似于人类程序员的“暴力解法”验证策略，体现了 AI 的自主学习和策略优化能力。

4. 超越竞赛：通用编程能力的提升

OpenAI 的研究成果不仅仅局限于竞技编程。在软件工程任务中，经过强化学习训练的模型，例如 o3 模型，在 HackerRank Astra 和 SWE-bench Verified 数据集上也展现出显著的性能提升，Pass@1 成功率提升达 22.8%，证明了强化学习在提升 AI 通用编程能力方面的巨大潜力。

5. 关键数据回顾

报告中一些关键数据进一步佐证了强化学习的有效性：Codeforces Elo 评分：o1-preview: 1258，o1: 1673，o1-ioi: 2214，o3: 2724；IOI 竞赛得分：o1-ioi (官方约束): 213 分，o1-ioi (放宽约束): 362.14 分，o3 (官方约束): 395.64 分；SWE-bench 性能提升：o3 相比 o1，Pass@1 提升 22.8%。

总而言之，OpenAI 的研究表明，强化学习是提升 AI 编程能力的关键驱动力，其模型在竞技编程和更广泛的软件工程领域都取得了突破性进展，预示着 AI 在软件开发领域拥有广阔的应用前景。

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