12天人工智能马拉松式直播结束 一口气看完OpenAI所有要点

Shipmas，是“ship”和“Christmas”的组合。简单讲，在特殊时期，推出很多产品更新，既给用户带来惊喜，也像在庆祝节日一样。

刚开始发布时，我还跟朋友说，国内大模型公司在搞发布会，应该跟Open Ai取取经。

冬天那么冷，去现场听演讲，结果讲的内容也不多，大家在台下，有的玩手机，有的只是来打个卡，说实话，花那么多钱，最后只换来几篇报道和几条朋友圈，对客户和宣传效果都很有限。

OpenAI的做法有些不同。

他们只要一个小黑屋、一张桌子、两台电脑和四个人，就能搞定一切。 虽然更新速度有点像挤牙膏，但是这样能让关注他们产品的客户、用户清楚地知道他们在做什么。

有人觉得这种渐进式的发布会缺乏吸引力，但实际上，它在传播信息同时，让关注的人有机会更深入地了解背后的模型和技术理念。

比如说：

关于技术微调的细节。如果在大型发布会上简单提及，可能几句话就带过了，大家的印象也不会很深。

但如果单独用一天时间深入讲解，就能展示更多的例子和演示，让技术人员和用户更直观地理解这些技术细节，从而达到更实际和深刻的认识。

所以，这种办法很适合经济实用型的公司尝试一下。 发布会已经进行到第四天了，我连续熬了三个大夜。如果你错过了前几天的内容，我来帮你补上。

活动第一天，OpenAI推出o1完整版及o1 pro模式。

什么是o1模型完整版呢？

这个版本在之前的o1预览版上做了全面提升。它现在不仅能处理文本，还能处理截图、照片、网页、上传的文件等等，功能更强大了。

而且，它还采用了新的推理方式。就像人的思维方式一样，o1模型完整版会一步步推理，这样在回答专业问题时就更准确了。

跟预览版比，这个版本的o1模型思考问题更简洁，速度提高了50%，而且在回答难题时，出错的可能性也降低了34%。

作为个人博主，这些数据我肯定没办法测试，但我可以跟你讲讲官方给的例子。

发布会上，o1模型的负责人画了一个草图。这个草图是关于一个系统，用来收集太阳能，供应给太空数据中心。

因为太空里不能用水冷却系统，所以得靠一个巨大的散热片来散热；研究员问o1模型，如果要给数据中心提供1吉瓦的电力，需要多大地方的散热片才能保证GPU正常工作？

o1模型准确地识别了草图，经过分析和计算，得出结论：需要242万平方米的散热片来满足散热需求。

不说别的，至少从演示上看，的确很强大。

不过，强大归强大，之前大家说的那个“有点贵”的版本，第一天就出现了，他们推出的ChatGPT Pro。

这个服务，每个月要200美金，可以随便用他们最先进的模型和工具，包括OpenAI的o1、o1-mini、GPT-4o和Advanced Voice，主要给需要解决特别复杂计算问题的人准备的。

我觉得，这种服务可能更适合那些需要搞高级数据分析、处理的科研人员、工程师还有其他的一些专业人士，能帮他们提高工作效率，也能让他们跟上人工智能的最新技术。

有专家测试说o1 pro模式在处理那些复杂的数据科学、编程和案例分析问题时，确实能给出比以前的模型更准确的答案；在数学、科学和编程这些领域的机器学习测试里，o1 pro模式比o1和o1-preview模型表现更好。

但是，他们会花200美刀用这个吗？ 我不知道。 当时， 还开玩笑在朋友圈说，有这么多预算，还不如用集合工具Monica，一个月不到20美金，能用十几个模型，不是更划算吗？

第二天open AI推出了什么呢？

一句话总结即： 推出强化微调能力（Reinforcement Fine-Tuning）。 什么是强化微调？简单的说：给AI模型一个“专业培训课程”。

通过强化微调，可以用很少的实际案例（比如：几十个例子）来教这个AI模型成为一个领域的专家。

直播里，四个人在场，唯一的华裔女研究员Julie Wang介绍了这个能力。她说，这个能力能让小体量的模型“从高中水平跳到专家水平”。

实操环节，他们举了两个例子。

一个是和汤森路透合作的，为法律专业人士打造的AI模型。他们觉得，在很多行业里，虽然专家有很深的专业知识和丰富的经验，但在处理大量数据和复杂任务时，可能会因为时间和精力的限制。

比如：在法律领域，律师要处理好多法律条文和案例。

他们可以用专业知识分析，但如果用经过强化微调的AI模型，可以更快地找到相关案例，进行初步的法律条文匹配，给律师提供决策参考，提高工作效率。

但这个例子是一个展示，似乎没什么说服力。 另一个例子是， 生物医学任务的实验 。

伯克利大学的罕见遗传病研究员Justin Reese，把很多临床病例数据通过API输入到o1 mini模型里。

这些数据包括病人的基本信息、症状描述。比如：一个51岁的女性，症状有眼距过宽、睑裂狭小、软腭咽闭合不全、甲状旁腺功能减退、全身发育迟缓和感觉神经性听力障碍、等等。

然后，用强化微调技术训练o1 mini模型做医疗诊断任务。 训练时，模型要根据症状描述找出可能的基因，并排序。

评分模型会对答案打分，分数从0到1。0表示模型输出中没有正确答案，1表示正确答案在输出的第一个位置，通过性能监控，可以看到微调过程中模型指标的变化。

结果表明，经过强化微调的o1 mini模型在特定任务上的表现超过了更强大的o1模型，在top@1、top@5和top@max这些指标上，o1 mini模型都明显超过了o1模型。

这个案例，在OpenAI的官网可以看到。 不过，两个能力都是“期货”，明年才正式推出，主要面向企业或科研单位等潜在客户。

千万不要小看微调技术，说实话，现在大型语言模型（LLM）还做不到复杂的创造性活动，比如：批判性思维和深度头脑风暴。

这既是坏事也是好事， 因为这样，我们就可以把模型用在那些琐碎、重复、无聊而且不需要创造性的任务上，这样做，它们就能慢慢提高自己的准确性。

这就是，第二天的内容，一个词总结即：微调技术。

Open AI第三天推出了sora。 鸽子一年多的期货来了，不过，因为之前连续熬夜，我实在撑不住，12点半就睡了。第二天醒来想试试Sora，但登录时发现因为用户太多，暂时用不了。

没关系，我看了Sora的发布会。

OpenAI团队在会上展示了这个工具的厉害之处，还教大家怎么用；他们教我们怎么生成视频，包括设置分镜、输入视频指令、选风格、画面比例、时长等等。通过演示，让所有人对Sora有了更深的认识。

Sora的使用过程相当灵活，你可以用分镜功能看不同角度的画面，然后，输入你想要视频怎么做。OpenAI说：指令越简单，Sora自己发挥的越多；指令越详细，它就越听你的。

在直播中，Sora把两个不连着的视频片段合成了一段有故事感的视频。虽然细节有点出入，但整体效果的确令人惊讶。

Sora还能让你上传图片或视频，然后生成后续视频的文字描述。你可以随便改指令，在时间轴上调整，决定视频啥时候播。这个功能挺有创造力的。

还有一点，生成视频后，还能用remix工具改。

这个工具看起来很丝滑，它能对视频进行各种创意上的改编。怎么改呢？可以调强度，从1级到8级，想要多大变化都行。

还有预设的选项，比如：温和、适中或者强烈。用这个工具，可以保留视频里想要的部分，其他的，想怎么变就怎么变，比如：把猛犸象换成机器人，或者变人物表情等等。

我觉得，Sora不光是视频工具，它把视频生成和工作流程结合起来了，这对OpenAI挺重要；因为Sam Altman在直播里说，他们想让AI理解视频，改变我们用电脑的方式。

想要做到这点，在通往AGI的路上，得做很多优化，而把工作流和视频生成结合起来，是个不错的办法。

不过，Sora看着不错，但是价格有点高。比如：

你要是选Plus会员，每个月得花20美元，能做最多50个视频，视频质量一般，最高只能到720p，而且每个视频最长也就5秒。

如果你想要更好的，得选Pro会员，一个月得200美元，最高清晰度能到1080p，每个视频才能生成20秒，而且Sora尚未在欧盟、瑞士和英国上线。

这就是第三天关于Sora的内容，感叹又期待，你会付费吗？

今天，OpenAI直播到了第四天，由他们的首席产品官Kevin Weil来主持。重点是什么呢？即：Canvas正式上线了。

之前，Canvas的一些功能已经在ChatGPT里展示过，但那时它是单独的一个模型。现在，它和其他模型融合在一起了。

那么，Canvas这次和以前有什么不同呢？有三个：

一，现在可以直接 从首页的输入框跳转到Canvas ； 二，集成了一个Web Assembly的Python模拟器， 可以直接运行Python代码，还能在线修bug ； 三，Canvas功能 整合进了GPTs。

为了让大家更清楚地看到Canvas的新功能，OpenAI的工程师Lee和Alexey还做了现场演示。Lee教我们怎么用Canvas写一个儿童圣诞故事。

在ChatGPT的输入框里，点一下新加的工具按钮，就能切换到Canvas，你可以和ChatGPT一起编辑文档，不管是改标题、加表情，还是调整文章的长度和阅读难度，都变得很简单。

这就像百度的自由画布，用户和ChatGPT可以一起创作，写作和修改的过程都很自然。

发布会上，Alexey还展示了Canvas怎么帮我们改文章。 他把一篇关于“圣诞老人、暗能量和驯鹿推进力”的物理论文贴到ChatGPT里，然后用Canvas打开。

ChatGPT不仅能给出专业的修改建议，还能在文章里直接加评论，这样用户就能很方便地查看和修改。用户可以根据自己的思路来改文章，想复制最终版本也随时可以。

Alexey还演示了怎么用Canvas调试Python代码和生成图表。 Canvas里内置了一个WebAssembly Python模拟器，可以快速加载几乎所有Python库，运行代码，还能即时反馈，这对提高编程效率真的很有帮助。

另外，Canvas的功能也整合进了GPTs里。比如：

Lee就创建了一个叫“圣诞老人助手”的GPT，用来帮圣诞老人回复孩子们的信件。

只要在自定义GPT的说明里加上“使用Canvas工具”的指令，再勾选Canvas功能，自定义GPT就能自动在Canvas里生成信件草稿，圣诞老人可以根据实际情况修改草稿，用自己的风格和语气回复孩子们。

我之前一直在用Canvas，还想过，国内厂商啥时候也能引进Canvas这样的功能。 我觉得Canvas（画布）是让大家一起工作更聪明的一个关键步骤。

因为不管是自己用，还是大家一起用，总得有个地方能三个人一起做事情，以前可能用类似于在线文档的工具，实现共同编辑的动作，以后，画布可能是首选协同之一了。

这就是今天发布会的内容，关于Canvas。

好了，总结下四天的内容，分别是：推出o1完整版及o1 pro、推出强化微调能力、推出新产品sora、以及把Canvas进行全新升级。

第五天：

Sam说：嗨，欢来到我们“12 Days of OpenAI”系列的第五天。 今天，我想介绍让 ChatGPT 更加简单易用的一些新功能。

苹果的朋友们正努力将 ChatGPT 集成到 iPhone、iPad 的 iOS 系统以及 macOS 系统中；我们的目标是让 ChatGPT 在各种平台上都能轻松顺畅地使用。

我们都很喜欢 Apple 的设备，因此对这次集成非常自豪， 所以，你可以在不登录的情况下使用ChatGPT了，但如果你有账户，体验会更好。

接下来，正式开始了。工程团队的 Dave和它的伙伴，利用半个小时时间，演示完一切功能。

简单讲，主要有五个核心内容： 一，苹果公司将ChatGPT集成到了iPhone、iPad的iOS系统以及macOS系统中 ，使得用户可以在这些设备上更简单易用地使用ChatGPT。

二，当Siri认为ChatGPT能更好地解决问题时，可以直接将请求交给ChatGPT。三，Apple Intelligence的写作工具现在可以借助ChatGPT从零开始为用户起草文档。

四，在iPhone 16上，用户可以通过摄像头控制功能调动视觉智能，使用ChatGPT来了解镜头里看到的东西。

五，Siri可以直接针对预览状态的文档调用ChatGPT的能力进行问答，用户可以选择是否仅共享当前屏幕截图或共享文档全部内容。

这就是第五天的内容，用一句话总结即： 苹果公司宣布将ChatGPT集成到iOS和macOS系统中，用户可通过Siri直接访问ChatGPT，甚至无需账户即可使用。

第六天，说了什么呢？

首先，发布了两个新功能： 高级视频对话和屏幕共享。 用户现在可以和ChatGPT实时共享屏幕了。

其次，ChatGPT里新增了一个圣诞老人语音模式。只要用户开启语音模式，然后说“hohoho”，就能启动这个模式。

在案例展示环节，团队给ChatGPT展示了水壶和滴漏器的实时视频，在ChatGPT的指导下，他们一步步完成了咖啡制作；ChatGPT给出了几个步骤提示，比如：

在滴漏器中放滤纸、把咖啡粉加到滤器里、慢慢倒热水，要转圈倒”等等。

团队还宣布，这些新功能将支持最新的移动应用、桌面应用、Web平台，还有Teams集成。他们计划在明年年初，把这些功能开放给企业用户和教育用户。

所以， 第六天重点是ChatGPT推出的高级视频对话和屏幕共享功能，还有新增的圣诞老人语音模式，这些更新主要展示了ChatGPT的多模态交互能力。

不知道第七天的内容算不算大招： 推出了Projects。

什么是Projects？

简单来说， 一个能把ChatGPT的所有功能整合到一起的工具，或者你也可以只用Projects，不用ChatGPT的其他功能。

这场发布会是由OpenAI的首席产品官Kevin Weil和他的两个同事Drew Schuster和Thomas Dimson一起主持的。Kevin Weil在直播里说，现在可以把熟悉的ChatGPT功能都整合到项目里，或者，只单独使用项目功能。

Thomas Dimson补充说，Projects像一个智能文件夹，这个功能是基于ChatGPT最近推出的对话搜索功能开发，可以查看和搜索以前的聊天内容，都是文本形式的。

用Projects的方法挺简单，大概分三步：

一.在ChatGPT界面上点“创建项目”按钮；二.把聊天记录加到项目里；三.试试搜索功能。还有个Canvas自由画布工具可以用，不过这些步骤不是一定要全做，每一步都有很多可以发挥的地方。

Projects能用来干啥？

Kevin Weil和他的团队在直播里展示了几个案例。

他们用Projects创建了一个Secret Santa项目，Schuster上传了群组的聊天记录和大家的需求，然后让ChatGPT随机分配任务，还让ChatGPT帮忙写了封邮件给群组。

还有个例子，Schuster上传了一些关于家用电器的笔记，然后问ChatGPT：“冰箱的滤水器什么时候需要更换？”如果你平时有记录家里的重要信息，这个功能就特别有用。

总的来说，Projects有三大功能：

一，帮我管理项目，把聊天记录、文件这些都放在一起，方便整理；二，有搜索功能，即使项目里堆了很多东西，也能快速找到需要的内容。

三，融合Canvas自由画布工具，这个功能能让我更直观地看到项目里的内容，整理起来更清晰。这个功能是免费的，我觉得有点像在模仿Claude。

这就是第七天的内容，一句话总结即推出Projects。

第八天，OpenAI给我们带来了几个新消息；首先，他们宣布ChatGPT Search现在对所有登录的免费用户开放了，不管是用网页版，还是iOS、Android手机都能用。

产品负责人Kevin Wheel说，这个搜索功能特别重要；用它能帮ChatGPT找到最新的信息，回答网上的问题。他自己也每天都在用，很高兴现在大家都能用上。

第二，ChatGPT Search还能和高级语音模式一起用。这样，用语音和ChatGPT聊天的时候，也能顺便搜索信息，让语音交流更厉害、更方便。

还有，ChatGPT Search现在和Apple Maps合作了。

如果你在iOS的ChatGPT应用里找到一家餐厅，可以直接点一下，用Apple Maps导航过去。这说明ChatGPT Search和Apple Maps合作得很紧密。

另外，在手机应用里，你可以用语音模式和ChatGPT聊天。它会把你的语音问题和网上的信息结合起来，给你答案。比如，你问圣诞市场的事，它就会告诉你什么时候开门，哪天营业。

最后，ChatGPT Search还能加到浏览器里，你可以把它设成默认的搜索引擎，这样上网搜东西就更快，还能得到智能的搜索建议。

总之，第八天的内容重点是ChatGPT Search功能的扩展和增强。 包括了全球用户都能用、和Apple Maps的合作、手机应用里的语音模式，还有浏览器的集成，这些更新让ChatGPT的搜索能力变得更强了。

第九天的活动被称为 “对开发者最有用的一天” 。

这一天，他们推出了o1模型的正式版API；这个新版本的o1模型速度更快，成本更低，还增加了视觉识别和函数调用等新功能。这让开发者在构建应用时更加轻松。

现场演示中，Michelle Pogras和Brian John展示了o1模型的新特性。 他们介绍了函数调用、结构化输出、开发者消息、推理参数和视觉输入等功能。

他们特别演示了如何使用o1模型的视觉输入功能解析税务表单，展示了模型如何识别表单中的错误，并输出修正后的结果。

接下来，实时API也进行了全面升级。 OpenAI引入了WebRTC支持，这大大简化了实时语音应用的开发流程。同时，相关服务的价格也大幅降低，其中GPT-4o的音频处理费用降低了60%。

Olivier Godement介绍了WebRTC集成的新功能，展示了怎么自动处理音频流、管理网络拥堵、实时噪声抑制和音频编码，还支持了原生浏览器API。

最后，他们推出了“偏好微调”功能 ；这个技术让开发者可以根据用户的偏好，定制AI模型的回答风格和内容。比如，金融科技公司用了这个功能后，AI助手的准确率提高了5个百分点以上。

Michelle Pogras提到，这项技术有成对比较学习机制、人类标注和A/B测试支持，还能生成合成数据。他们展示了这项技术在金融分析助手中的应用案例，说明了怎么通过优化提升查询的准确率。

所以，这一天的重点有三个： o1模型API的正式推出、实时API的升级和价格调整、以及偏好微调功能的推出。

第十天有什么呢？

OpenAI在第10天的活动里，搞了两个新动作：

一，他们开了ChatGPT的热线电话服务。 就像给朋友打电话一样，你可以直接拨1-800-CHAT-GPT（也就是1-800-242-8478）和ChatGPT聊天；这个服务每个月送你15分钟免费通话，对那些想快点问个问题或者试试新功能的人来说，挺方便的。

二，他们让ChatGPT能集成到WhatsApp里。 这样，你就能在WhatsApp上直接和ChatGPT聊天，不用换应用，也不用开电脑，聊天变得更简单。

不过，这个功能有两个限制：

目前只对美国用户开放，因为号码是美国的；第二，每个月免费通话时间只有15分钟，如果你聊得更多，可能得想别的办法。

还有，聊天的时候不支持上网搜信息，只能根据它学过的东西回答。所以，如果你已经有ChatGPT Plus，可能还是用ChatGPT App里的高级语音模式更合适。今天这个功能，主要是给你多一个选择。

我觉得，第十天的活动，没那么激动人心。 说白了，就是你可以打电话给ChatGPT了。其实，国内的豆包、文小言、Kimi，早就能做到。

第十一天的内容，关于“桌面应用程序”。

产品负责人Kevin Wheel和团队成员John Nastos、Justin Rushing介绍了一些新的桌面应用程序功能。这些功能是为了帮助大家在Mac和Windows电脑上工作得更快、更好。

那么，桌面应用程序都有哪些好处呢？

让ChatGPT变得更能干，不只是回答问题，还能自动帮你完成任务；这个应用程序能看你的屏幕，帮你自动化工作流程，让你工作更高效。

Justin展示了怎么用ChatGPT和Warp终端一起玩。

比如：数数Git仓库里提交了多少次代码，还能生成图表。John则演示了在Xcode里怎么用ChatGPT帮忙编程，实时写出代码，还能调试。

ChatGPT现在还能和Apple Notes、Notion、Quip这些应用互动，你可以直接在这些应用里写东西、编辑；新加的高级语音模式让你能通过说话和ChatGPT交流，立刻得到回应，让用起来更爽。

所有新功能在直播结束后就推出了，你只需要更新到最新版的ChatGPT Mac应用程序就能用；通过新功能，OpenAI希望大家能更好地掌握和自动化自己的工作流程，提高工作效率。

简单来说，三点：

一是“增强的自动化能力”，桌面应用程序能看你的屏幕，自动化你的工作流程，提高工作效率。

二是“跨应用协作” ，ChatGPT可以和Warp终端、Xcode、Apple Notes、Notion、Quip等多种应用互动，不管你是编程、记笔记还是项目管理，都能实时帮忙。

三是“语音交互功能” ，新加的高级语音模式让你能通过说话和ChatGPT交流，实现更自然、更便捷的交互体验，进一步提高你的工作和操作效率。

今天是最后一天，也是直播的第十二天， OpenAI重点介绍了o3和o3 mini的预告。为啥跳过了o2？为了避免版权问题，OpenAI直接用了o3这个名字。

如果要我用一句话形容o3，我会说——它强大得让人震惊，可能会给程序员带来冲击。

为什么这么说呢？

我们先来看看OpenAI的研究员怎么说。o1是第一个大型推理模型，它只是用强化学习（RL）训练的大型语言模型（LLM）。o3则是在o1的基础上，进一步扩展了RL的应用，结果非常令人印象深刻。

简单来说，o1只是证明了LLM加上RL是可行的，但我们并没有全力以赴；o3则是全力以赴，通过扩大规模，真正释放了LLM加RL的潜力。

这也验证了一点——对于编程、数学这类能够明确定义任务奖励和容易获取过程数据的任务，通过强化学习，它们的潜力可以不断被挖掘，直到达到世界顶级水平。

那么，o3有哪些核心能力呢？官方展示了一些数据。

首先，o3模型在Codeforces编程比赛中获得了2727分，这个分数让它达到了国际特级大师的水平， 大约在全球竞争性人类编码者中排名前200 。这个分数比o1模型的1891分高出了44%。

注释：（ Codeforces是一个在线编程比赛平台，让全球的程序员在限定时间内解决算法问题，以此测试和提升自己的编程技能 ）。

其次，在2024年美国数学邀请赛（AIME）中，o3模型的得分为96.7%，只错了一道题。 这个得分大幅超过了o1模型的83.3%，相当于一名顶级数学家的水平。 从竞赛数学的角度来看，o3的准确率比o1正式版高15%，比o1预览版高近71%。

这些结果展示了o3模型在编程和数学领域的卓越性能，标志着AI在这些领域的进步。

简单来说，o3的三个亮点：

一是推理能力的大幅提升；二是在数学和逻辑测试中的卓越表现；三是编程能力的突破。

所以，o3在实践上证明了，对于编程这类能够明确定义任务奖励，和容易获取过程数据的任务， 通过对强化学习的扩展，它的潜力可以不断被挖掘，直到成为世界上最顶级的程序员之一。

最让人兴奋的消息是，o3 mini预计明年一月底就会发布！只需要再等一个月！o3 mini上线后，很快就会开放API调用，并附带o1的所有API功能。

好了，以上就是Open AI 12天发布活动的全部内容。你认为哪天的发布能载入AGI史册呢？