男生和女生拆拆很痛的轮滑鞋_艺术新动_三个大模型组男生和女生拆拆很痛的轮滑鞋队挑战o1，实测360多模型协作干掉提示词工程

三个大模型组男生和女生拆拆很痛的轮滑鞋队挑战o1，实测360多模型协作干掉提示词工程_ZAKER新闻

　　掌舵前夕，即3月31日下午，孟晚舟现身华为2022年年报发布会，长发披肩，身着黑色裙子，作为CFO解读公司2022年经营业绩，并回答记者提问。

OpenAI o1 的横空出世，开启了大模型演化的新范式——Inference law（推理定律）。正如英伟达 AI 科学家Jim Fan所说，o1 的出现标志着大模型研发者开始把集中在训练阶段的投入，开始转移到了推理过程。Jim 还引用了机器学习先驱Rich Sutton的经典文章《苦涩的教训》中的话说，只有两种技术可以让（AI）计算的潜能无限扩展——学习和搜索。而现在，是时候把目光聚焦在后者了。在推理侧投入更多资源，模型也就有了更完备的思考过程，投入的增加换来的是质的提升。在国内，360 创始人周鸿祎的理念与之不谋而合，而且 360 更早就提出了 " 慢思考 " 的理念，并在技术架构和产品中都付诸了应用。同时，360 还在其 AI 产品中强调多模合作，让来自不同厂商的大模型 " 抱团取暖 "，为国内模型追赶 OpenAI，找到了一条可行的道路。从 o1 看大模型 " 慢思考 "虽然 o1 的具体思考过程始终是 OpenAI 的至高机密，但可以肯定的是，思维链（Chain of Thought, CoT）在其中扮演了重要角色。OpenAI 在关于 o1 的报告中表示，思维链能让模型学会认识并纠正错误，学会将棘手的步骤分解为更简单的步骤，甚至学会尝试不同方法，极大地提高了模型的推理能力。今年的 AI 顶会 ICLR 上，谷歌大脑推理团队创建者Denny Zhou，清华姚班校友、斯坦福助理教授、斯隆奖得主马腾宇等人的一篇论文，更是揭开了思维链的无限潜能。透过现象看本质，从某种程度上看，思维链的本质就是 2002 年诺贝尔经济学奖得主卡尼曼在《思考快与慢》中提出的 " 系统 2"，也就是" 慢思考 " 系统。所谓 " 系统 2" 或 " 慢思考 "，是指复杂、有意识的推理，与之相对的是 " 系统 1" 或 " 快思考 "，即简单无意识的直觉。而 o1 的表现证明，这种适用于人类的 " 慢思考 " 理念，对大模型来说同样适用。但应当注意的是，这两种系统在人脑中是同时存在、相互配合的，在大模型当中也不应被割裂开来。周鸿祎认为，o1 遵循的可能就是 "双系统理论（Dual Process Theory）"，其核心在于快慢两种系统的协同运作。作为 " 百模大战 " 的选手，周鸿祎和 360，也是 " 慢思考 " 以及 " 多系统协同 " 的思考者和先行者。7 月底的 ISC.AI 大会上，周鸿祎就宣布，要 " 打造慢思考系统，从而增强大模型的慢思考能力 "。基于 " 多系统协同 " 机制，360 利用多个模型组成的智能体框架，实现了大模型从 " 快思考 " 到 " 慢思考 " 的转变，并打造出了两款明星 AI 产品——360AI 搜索和360AI 浏览器。让不同大模型 " 抱团取暖 "360AI 搜索一共有简洁回答、标准回答和深入回答三种模式，其中一次深入回答会可能就要涉及7-15 次的大模型调用。比如可能会涉及 1 次意图识别模型调用，1 次搜索词改写模型调用，5 次搜索调用，1 次网页排序调用，1 次生成主回答调用，1 次生成追问调用……在多个模型的协同配合下，360AI 搜索形成了这样的工作链路：首先利用意图分类模型，对用户的问题进行意图识别；接着用任务路由模型对问题进行拆解，不同的问题可以划分成 " 简单任务 "、" 多步任务 " 和 " 复杂任务 "，对多个模型进行调度；最后构建 AI 工作流，使多个大模型协同运作。比如面对一道古诗词中译英题目，路由模块就会调用起翻译、反思等多个模型，让这些模型分工配合、共同完成任务。而且最新版本还在生成答案过程中进一步加强了多模型协作，将其作为了一种独立的回答模式。三个不同模型分别扮演生成初步答案的专家、检查回答的反思者和最终给出答案的总结者。例如在这个案例中，作为专家的Kimi提到了问题的关键，但表述不够鲜明，在反思模型360 智脑的建议下，豆包进行了重新总结，形成了直击问题的解答。这样的工作模式不仅将快慢思考协同和反思机制引入了 AI 应用，更通过不同模型的交叉验证，进一步提高了整体表现。在另一款 AI 产品—— 360AI 浏览器当中，16 家厂商的 54 款大模型也已齐聚一堂，可以实现多种传统浏览器所不具备的能力。AI 浏览器可以10 秒钟总结上万字英文学术论文，针对其中的细节也可以尽情发问。可以沉浸式翻译 pdf 文档，原文和译文同步滚动、随时对照。还能化身 "AI 省流侠 "，分分钟帮忙总结在线视频内容并划出重点，还能根据视频架构绘制脑图，甚至分析创作风格……不仅在线文档和视频可以解析，这一系列分析功能，对于本地文件也同样适用。更为方便的是，360AI 浏览器还有移动端版本，在手机上也能随时利用 AI 辅助上网冲浪。已经入驻 360AI 浏览器、同样基于 CoE 架构的AI 助手（bot.360.com），则可根据任务类型和模型特长自动调度最合适的大模型。无需切换平台，就能直接对话 54 款大模型，或者对话更加强大混合大模型，想选哪个就选哪个。AI 助手同样支持「多模型协作」，用户可以从 54 款模型中任选 3 款，分别做专家、反思者和总结者。未来，360 还会推出由五个甚至更多模型协作完成任务的版本。还是在 360AI 浏览器中，AI 助手还上线了" 模型竞技场 " （bot.360.com），支持 54 款大模型产品的 " 同台竞技 "，最新版本中还上线了 " 组队较量 "、" 匿名比拼 "、" 随机对战 " 等功能。总的来说，360AI 搜索还是 360AI 浏览器虽然侧重点有所不同，但背后体现的还是那个核心理念——在进行 " 慢思考 " 的同时，不卷单一模型的能力，而是让模型 " 抱团取暖 "，博采众长，形成 " 众人拾柴火焰高 " 的局面。当然，这样做的意义，也不仅仅是为用户带来了更好的 AI 体验，对各大模型的开发者而言同样是一种激励。我们知道，大模型研发投入巨大，唯有足够多的用户才能够收回成本。而依托 360AI 搜索、浏览器、安全卫士等入口，360 将能够触达 10 亿用户的入口开放给了大模型开发者。这也是阿里、腾讯、百度等大厂，以及大模型六小虎纷纷加入 360AI 架构的重要原因。所以，360 与这十多家厂商双向奔赴，实现了模型与 AI 应用相互促进、彼此发展的良性循环。模型竞技场更是给国产大模型提供了一个在竞争中学习的平台，以及获得用户评价的绝佳机会，塑造了更加积极进取的氛围。" 消灭 "Prompt 工程从技术层面上看，在理念与产品之间架起桥梁的，是 360 独创的 CoE（Collaboration-of-Experts，专家协同）架构。CoE 架构集合了数量更多的大模型和专家模型，通过思维链和 " 多系统协同 " 的方式实现了 " 快思考 " 和 " 慢思考 " 的有机结合。在思路上，CoE 与 o1 选择了相近的路线，但是在深度上走得更远——o1 无论再怎么融合，也无外乎是 OpenAI 的自家模型，CoE 却是海纳百川，集合了数量更多的大模型和专家模型。△CoE 架构原理图而且，CoE 架构中还接入了很多十亿甚至更小参数的专家模型，使得整个系统更加智能，在获得高质量回答的同时，节约推理资源、提升响应速度。早在 CoE 架构刚发布的时候，基于 CoE 集各家所长的混合大模型能力就超过了（当时最强的）GPT-4o。该混合大模型在翻译、写作等 12 项指标的测试中取得了 80.49 分的综合成绩，超越了 GPT-4o 的 69.22 分；而且除了代码以外，其余 11 项指标均优于 GPT-4o。而且 CoE 架构对所有模型都敞开怀抱，比 OpenAI 在开放协作的道路上走的更远……另外，无论是 OpenAI 的 o1，还是 360 的 CoE，都将让大模型的发展走向一个新的趋势——复杂的人工环节将实现自动化，具体到大模型当中，就是" 消灭 "Prompt 工程。乍一看有些反直觉，因为在我们使用大模型时，提示词的好坏对生成内容有着决定性的影响，其重要性不言而喻。但仔细想想又并不矛盾——大模型等 AI 应用，归根结底是要为了人类而服务；而提示工程却是让人类去适应模型的工作方式，简直 " 倒反天罡 "。所以，提示工程固然重要，但不该成为普通用户使用大模型的 " 绊脚石 "。解决的思路就是将提示词的设计工作，像其他任务一样，作为思维链中的一环，交给大模型来做。这样的模式下，提示工程的灵魂依然被保留，但在用户的视野当中逐渐淡化，形成一种 " 消亡 " 的感观。这种模式背后所反映的，也是 360 对 AI 未来发展的一点期许——实现 AI 向着更多人的普惠，让大模型不再 " 高居庙堂 "，而是成为万家灯火。— 完 —点这里关注我，记得标星哦～一键三连「分享」、「点赞」和「在看」科技前沿进展日日相见 ~

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编辑:吴家栋

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