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在本月2日这天,科技圈扔了个不大不小的雷TheInformation突然爆料,OpenAI正在偷偷搞一个叫“大蒜”的新项目。
这名字听着土,懂行的人却明白,这可能是这家AI巨头的救命稻草。
从之前“大力出奇迹”的路子急转弯,到现在要搞“精准深耕”,OpenAI这步棋,其实是被行业竞争逼出来的。
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OpenAI之前走的路,现在看就是“瞎折腾”。
那个代号“红葱头”的Shallotpeat项目,死得一点不冤。
当时一门心思信奉“堆数据、堆参数”的ScalingLaw,觉得只要量够大,模型性能就能往上冲。
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GPT-3、GPT-4那会儿靠这招确实走通了,但到了“红葱头”这里,现实狠狠上了一课数据质量参差不齐,堆再多也是白搭。
吃了“红葱头”的亏,OpenAI这次学乖了。
“大蒜计划”听名字就透着股实在劲儿,不搞“虚胖”,要做“精瘦型”选手。
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核心思路就两条,高密度、高能效。
简单说,就是用有限的算力,通过合成数据把模型的“智力”榨出来。
这思路其实行业里早有人提,只是OpenAI以前光顾着往前冲,没心思琢磨这些。
现在AI圈里有个共识,数据不是越多越好,得看“含金量”。
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真实数据要么不够用,要么涉及隐私,合成数据就没这毛病。
它能按特定规则生成训练素材,比如专门练逻辑推理的题目、写代码的片段,针对性补模型的短板。
“大蒜计划”把宝押在这上面,算是摸到了现在技术的脉。
OpenAI这么着急转向,不是自己突然醒悟,背后是被人逼到墙角了。
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Google的Gemini3今年一出来,直接把OpenAI打懵了。
LMArena竞技场的评测里,Gemini3在复杂数学推理题上把GPT甩得老远。
有同行私下说,现在做学术研究的,写代码、算数据都优先用Gemini3,accuracy(准确率)确实高一大截。
我自己就是个例子,之前是ChatGPTPlus付费用户,上个月忍不住切到了Gemini3。
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不是说ChatGPT不能用,就是感觉它回答问题总有点“飘”,尤其遇到需要一步步推导的逻辑题,经常绕圈子。
Gemini3虽然界面没那么花哨,但给的答案像“小葱拌豆腐”,一清二楚。
用户用脚投票,这才是最让OpenAI慌的。
被逼到这份上,OpenAI只能下狠手。
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原计划明年1月推的Agent智能体、新广告系统,说停就停了。
所有资源allin“大蒜计划”,这操作看着激进,其实科技圈早有先例。
当年苹果砍了Newton才做出iPhone,微软扔了手机业务才把云服务做起来。
关键时刻“断臂求生”,是巨头活下去的常规操作。
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“大蒜计划”最让人意外的,是OpenAI终于不装“全能选手”了。
以前的模型恨不得什么都懂一点,结果什么都不精,像本翻旧了的百科全书,看着厚,真要解决问题还得自己查。
这次明确主攻Coding和逻辑推理,定位就是“能干活、写代码、会自我纠错的专家”。
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这才是AI该有的样子,早期大家觉得AI“啥都知道”很厉害,新鲜劲儿一过就发现,能帮着写代码、改bug、理数据的AI才真有用。
开发者要的是“写完直接能跑的代码”,不是“代码是什么”的科普,科研人员缺的是“数据怎么建模”,不是“模型有哪些类型”的空谈。
用户早就不买“通用问答”的账了,那为啥偏偏是写代码和逻辑推理?这得说回OpenAI之前那个o1模型。
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它靠“思维链”强化逻辑推理,证明了聚焦单一能力能让性能上一个台阶。
写代码这事儿最特殊,语法得严丝合缝,逻辑得闭环,一步错步步错,最能看出模型脑子清不清楚。
把这俩做好了,其他复杂任务自然能带动起来。
“大蒜计划”被内部人士说是o1的“量产实用版”更便宜、更快、逻辑更强。
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以前o1虽然推理厉害,但训练成本太高,普通用户用不起。
现在用合成数据降成本,优化预训练效率提速度,就是想让这种“高智商”能力走进寻常百姓家。
这步棋要是走通了,OpenAI说不定真能把失去的市场抢回来。
现在整个AI行业风向都变了,前几年大家比谁的模型参数量大、数据量多,跟军备竞赛似的,闹得挺凶,实际没多少真东西。
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“大蒜计划”和Gemini3这一折腾,算是把行业从“比谁嗓门大”拉回“比谁活儿好”。
未来拼的不是“我有多少参数”,而是“我能帮用户解决多少实际问题”。
这种转变对行业是好事,以前都扎堆搞通用大模型,同质化严重,现在逼着大家找差异化。
有的可能专攻医疗AI推理,有的深耕教育场景逻辑,各自在垂直领域精耕细作。
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AI发展到这阶段,也该从“野蛮生长”转向“精雕细琢”了,长期看,这才是健康的路子。
OpenAI的“大蒜计划”,看着是一次技术路线调整,其实是整个AI行业的一次“祛魅”。
它证明靠规模堆出来的“全能”是假象,只有深耕核心能力、解决实际问题,才能真正站稳脚跟。
GoogleGemini3的冲击,不过是加速了这个过程。
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接下来就看“大蒜”能不能真的“辣”出一片天,毕竟对OpenAI来说,这可能是最后的翻盘机会了。
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