OpenAI数学推理团队的起源
2022年，研究员Hunter Lightman加入OpenAI后参与组建MathGen团队，专注于提升AI模型解决高中数学竞赛题的能力。该团队的工作成为OpenAI开发现代AI推理模型（如o1）的关键基础，这类模型能像人类一样操作计算机完成任务。
从Strawberry到o1的技术跃迁
2023年，OpenAI通过结合大型语言模型（LLM）、强化学习（RL）和测试时计算技术，开发出代号"Strawberry"的突破性模型。其创新点包括：
- 思维链（CoT）：允许模型分步验证推理过程
- 多代理协同：在IMO竞赛中，系统能并行探索多种解法并选择最优解
- 资源分配机制：模型可动态调整计算资源用于复杂问题
强化学习的复兴
OpenAI借鉴了2016年AlphaGo的RL技术，但将其应用于更广泛的计算机操作场景：
- 通过模拟环境反馈训练模型决策能力
- 开发新型通用RL技术处理非确定性任务（如主观判断）
AI代理的现状与挑战
当前AI代理在编程等可验证领域表现优异，但面临：
- 主观任务瓶颈：如网购决策需更复杂的非结构化数据训练
- 系统延迟问题：复杂任务响应时间超出用户预期
- 工具调用逻辑：需建立动态判断何时/如何使用子模块的机制
技术竞争格局
OpenAI的GPT-5计划整合最新推理技术，但面临来自某机构（原Google）、Anthropic等对手的激烈竞争。核心差异在于：
- 某机构采用多代理协同架构
- xAI专注于数学推理优化
- Meta通过高薪招募o1团队成员强化超级智能研究