OpenAI发布研究论文，揭示其推理模型o1、o1-ioi、o3在国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）和CodeForces上的卓越表现。其中，o3在IOI 2024中获得金牌成就，并在CodeForces上媲美人类精英选手。论文还提及DeepSeek-R1和Kimi k1.5通过思维链学习（COT）方法显著提升模型在数学解题与编程挑战中的表现。该研究强调了强化学习在提升大型语言模型在复杂编码和推理任务上的性能作用，预示着AI在科学、编码、数学等领域具有广阔的应用前景。

🥇OpenAI发布研究论文，展示了其O系列推理模型在竞技编程领域的强大能力，特别是在IOI 2024中，o3模型获得了金牌成就，证明了其在复杂问题解决上的卓越水平。

🧠中国的DeepSeek-R1和Kimi k1.5模型通过独立研究，证实了思维链学习（COT）方法能够有效提升模型在数学解题和编程挑战中的综合表现，为AI在逻辑推理和问题解决方面提供了新的思路。

🚀研究结果表明，通过增加强化学习训练计算和测试时计算，可以显著提升模型性能，使其接近世界顶尖人类选手水平，这为AI在科学、编码、数学等领域的应用开辟了新的可能性。

2 月 12 日晚间消息，在中国 AI 公司的影响下，OpenAI 公开了 O 系列强化学习的秘密。

今天（2 月 12 日），OpenAI 发布了关于推理模型在竞技编程中应用的研究论文报告《Competitive Programming with Large Reasoning Models》，文中放出了 OpenAI 三个推理模型：o1、o1-ioi、o3 在 IOI（国际信息学奥林匹克竞赛）和 CodeForces（全球知名在线编程竞赛）中的成绩。

论文显示，在 IOI 2024 中，o3 在严格规则下拿到 395.64 分，达成金牌成就，并且在 CodeForces 上的表现与人类精英选手相当。

论文中还提到，中国的 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 通过独立研究显示，利用思维链学习（COT）方法，可显著提升模型在数学解题与编程挑战中的综合表现。R1、k1.5 是 DeepSeek 和 Kimi 在 1 月 20 日同时发布的新型推理模型。

该论文通过强化学习（RL）训练的大型语言模型在复杂编码和推理任务上的性能提升，比较了通用推理模型与针对特定领域优化的系统在竞技编程中的表现。研究结果表明，增加强化学习训练计算和测试时计算可显著提升模型性能，使其接近世界顶尖人类选手，这些模型将在科学、编码、数学等领域的 AI 应用中解锁新的应用体验。