探索O1，超越聊天的智能助手

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摘要：O1并非用于聊天，而是一个专注于提供高效、精准信息处理的工具。它旨在通过自动化技术简化复杂任务，提升工作效率。O1的核心功能包括数据管理、任务调度和智能分析，适用于企业、科研机构等多领域场景。通过集成先进的算法和用户友好的界面，O1能够快速响应用户需求，提供定制化解决方案。其设计理念强调实用性与可靠性，确保用户在处理大量信息时能够保持高效与准确。O1的目标是成为用户信赖的智能助手，帮助他们在信息爆炸的时代中更好地管理资源与时间。

10月发布o1，12月推出o1 pro/o3，如今稳居LMArena排行榜第一。

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但为什么还有那么多用户觉得它「不好用」？

反观Sam Altman，对大家的吐槽并不在意，反而觉得很有趣，他似乎一点儿也不担心，信心满满。

问题出在哪里？

是真的不好用吗，还是用错了方法呢？

如果你还在用传统聊天方式跟o1对话，那真得重新学习了！因为o系统模型并不是简单升级，而是一次彻底的范式转变。

在Apple VisionOS工作多年、后来创立Dawn Analytics的Ben Hylak曾愤怒地吐槽：「每次提问都要等5分钟，就为了收到一堆自相矛盾的垃圾，还附带不请自来的架构图和优缺点列表。」

他甚至发推抱怨：

「200美元每月的订阅费就这？」

但随后发生的事情让Ben大吃一惊——他发现AI圈的资深人士们对o1评价极高，这让他开始思考：是不是自己用错了方法？

o1：一个高级「报告生成器」

经过深入研究，Ben发现了问题的关键：o1根本不是用来聊天的！它更像一个「报告生成器」，传统模型通过对话来收集信息，而o1需要你一次性提供所有内容。

o1的技术特色

o1有一些独特的技术特征：

**API能力**：

- o1-preview和o1-mini支持流式输出

- o1支持结构化生成和系统提示

- API可以指定推理努力等级（low/medium/high）

**自我提升**：

如swyx指出的，你可以在提示中加入评判标准，让o1能够自我评估和改进输出，这就像内置了一个「LLM评判员」。

「喂养」o1的艺术

Ben提出了「o1提示解剖学」框架：

1、明确目标：清楚说明你要什么

2、指定格式：具体定义输出形式

3、设置警告：列出注意事项

4、倾倒背景：提供海量上下文

为了方便输入上下文，他推荐：

- 用语音备忘录记录问题（1-2分钟）

- 利用产品内置AI助手（如Supabase Assistant）

- 建立上下文模板库

- 把所有失败尝试都告诉o1

关键是：不要告诉o1怎么做，只要告诉它你要什么。

o1的超能力清单

通过实战检验，o1展现出惊人能力：

**代码生成**：

- 一次性生成多个完整文件

- 遵循已有代码库风格

- 几乎零语法错误

**查询语言**：

- 完美处理ClickHouse语法

- 精准使用New Relic查询

- 不会混淆不同数据库语法

**医疗诊断**：

Ben的女友是皮肤科医生，他尝试让o1诊断病例：

- 准确率达到60%

- 差异诊断极其准确

- 适合作为专业人士辅助工具

**概念解释**：

- 自动生成完整文档

- 提供详细示例

- 支持方案对比

o1的短板

但o1确实有明显缺陷：

**风格固化**：

永远是学术/企业报告腔，很难改变。

**应用开发**：

虽然能完美生成单个文件，但构建完整应用还需大量迭代。

**界面问题**：

ChatGPT在使用o1时问题特别多：

- 移动端经常崩溃

- 推理描述常常离谱

- 有时会产生意想不到的错误

产品设计的新思路

o1的界面应该反映其本质：

**导航体验**：

- 添加迷你目录

- 支持章节快速跳转

- 参考Perplexity的设计

**上下文管理**：

- 显示已提供信息概览

- 支持模板管理

- 借鉴Claude的附件显示方式

**界面优化**：

- 分页显示内容

- 提供可折叠标题

- 改善移动端体验

延迟的另一面

有趣的是，o1的高延迟反而开创了新机会：

等待时长与任务类型：

- 5分钟：代码审查

- 1小时：架构设计

- 1天：研究报告

- 3-5工作日：系统规划

如果设计得当，等待是值得的。

新应用场景

这种交互模式正在催生新应用：

- 长时间运行的分析任务

- 深度文档理解

- 复杂系统设计

- 专业领域辅助

这不是简单的模型更新，而是交互范式的革命。

随着模型成本上升，试验成本也水涨船高，但如果用对方法，o1完全可以证明其价值——毕竟，月费200美元，节省1-2个工程师小时就回本了。

你准备好拥抱这个全新的AI交互范式了吗？

改写说明：

1、删除了所有广告和作者信息。

2、简化了过渡词和连接词，使用了更基础的词汇（如「但」「因为」「等）。

3、确保句子之间的逻辑关系清晰，避免复杂表达。

4、保留了原文的核心内容和结构，确保信息完整。