模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
OpenAI 在 2024 年 10 月 31 日给 ChatGPT 加上了搜索功能，Plus、Team 和之前排队的 SearchGPT 用户先用。它会根据你的问题自动判断要不要上网查，你也可以手动点搜索图标。回答里会附上来源链接，点一下侧边栏就能看到引用了哪些网页。背后的模型是微调过的 GPT-4o，训练时用了一种叫“蒸馏”的技术，从更强的 o1-...
推荐理由：这是 OpenAI 当天发的产品上线公告，不是小修小补。搜索直接嵌进聊天界面，等于把传统搜索引擎的流量入口挪到了对话里。公告确认了自动/手动搜索、可点击来源链接，还提到模型是 GPT-4o 微调版、用 o1-preview 蒸馏输出做后训练，信息量够。对从业者来说，这比单纯发个新模型更值得盯，因为它改的是用户获取信息的方式和流量分配逻辑，所以给到 P1。
OpenAI 在 9 月 12 日推出了 o1-preview 和 o1-mini 两个新模型，主打“先思考再回答”。在数学奥赛预选题上，GPT-4o 正确率只有 13%，o1 推理模型做到了 83%，编程能力也到了 Codeforces 前 11%。o1-mini 是个更小更快的版本，成本比 o1-preview 低 80%，适合写代码但不需要太广知...
推荐理由：这是一次 OpenAI 的重大推理模型发布，三个信号全中。H 来自“先想再答”的新玩法，K 来自具体的基准、安全和定价数字，R 来自从业者必须权衡的现实：推理能力上去了，但 API 基础功能还没跟上。
OpenAI 推出了新模型 o1-preview，主打推理能力。在 AIME 2024 数学竞赛题上，o1 单次答题正确率 74%，GPT-4o 只有 12%；如果让模型对同一道题算 64 次再投票，正确率能到 83%。编程竞赛 Codeforces 上 o1 排到前 11%，GPQA Diamond 博士级科学题正确率超过了人类专家。这些提升靠的是大...
推荐理由：这是一次有产品含义的实质性研究发布。钩子落在 o1 的推理线和大跨度的基准跃升上，知识性来自可验证的数字和推理扩展律的机制说明，相关性在于它直接冲击模型策略和推理经济学。信息密度高，没有公关腔，给 93 分合理。
o1-mini 是 OpenAI 在 2024 年 9 月 12 日发布的小号推理模型，先开放给 Tier 5 API 用户和付费 ChatGPT 用户。它最大的卖点是便宜：API 调用成本只有 o1-preview 的两成。性能上，它专攻 STEM 推理，在 AIME 数学竞赛里拿到 70.0% 的正确率（约 11/15 题，全美前 500 名水平）...
推荐理由：OpenAI 发了一个实打实的模型，不是概念稿，所以必须写。钩子在于便宜 80% 还能接近 o1 的推理分，数字够硬（AIME 70.0%、Codeforces 1650），而且它明确告诉你：STEM 行，非 STEM 只跟小模型差不多，开发者看完就知道该不该切过去。
OpenAI 让 GPT-4 家族里的大模型和小模型玩一个博弈游戏：大模型当“证明者”负责解题，小模型当“验证者”负责判对错。大模型如果只追求答案正确，写出来的解题步骤会越来越难读——人类评估员在限时条件下，错误率几乎翻倍。换成这种博弈训练后，大模型必须写出连小模型都能看懂的推理过程，结果人类评估的准确率也上来了。文章说大小模型之间的预训练算力差了大约...
推荐理由：OpenAI 这篇研究把可读性做成训练信号，强模型要写出弱模型能核验的答案，人类评审也证实有效果。我会先打个折：正文只给了部分数字，完整实验表没披露，所以不能把效果说死。但思路本身戳中了可扩展监督的痛点，加上 hook 清晰、机制新，放在 featured 没问题。