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本文在我们的O1复制旅程中介绍了一种先锋人工智能研究方法。回应宣布OpenAI开创性的O1模型，我们开始进行透明的实时探索，以复制其功能，同时重新构想进行和交流AI研究的过程。我们的方法论解决了现代AI研究中的关键挑战，包括延长基于团队的项目的孤立性，延迟的信息共享以及缺乏对各种贡献的认可。通过提供我们的复制工作的全面，实时的文档，包括成功和失败，我们旨在促进开放科学，加速集体进步，并为AI驱动的科学发现奠定基础。我们的研究进度报告与传统的研究论文有很大不同，在整个研究过程中提供了连续的更新，完整的过程透明度和积极的社区参与。从技术上讲，我们提出了“旅程学习”范式，该范式不仅鼓励模型学习快捷方式，还鼓励学习完整的探索过程，包括试验和错误，反思和回溯。只有327个培训样本，而没有任何其他技巧，旅程在数学数据集上学习的经验超过8％，表明其极其强大的潜力。我们认为这是我们成功解码的O1技术的最关键组成部分。我们共享宝贵的资源，包括技术假设和见解，认知探索图，定制开发的工具等，网址为https://github.com/gair-nlp/o1-journey。
arxiv：2410.18982v1 [CS.AI] 2024年10月8日
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