o3是什么意思_o3是什么气体

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o3是什么意思

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Agent 要被吃进大模型了 OpenAI 推出了 o3，表现不错，最新的 2025 美国数学竞赛成绩达到 99.5%。这次更新的一个大亮点就是加入了 agent，简单来说，就是大模型不再仅仅依赖自己的数学和逻辑能力了，而是开始用工具了。还有就是自己动手写 Python 程序来跑结果。这种框架其实是必然的，也算是一种解放。有了工具，就没必要自己费劲去理解所有的东西了。感觉现在的大模型基本已经到了瓶颈，大家都差不多，继续训练也没太大用处，最后变成了装饰品。好消息是，中国这块已经能跟上了。现在的趋势是发展 agent，让大模型来吃掉 agent，直接训练和调用 agent。而之前是 agent 开发者利用外接的大模型提供能力，接入的大模型没什么变化。显然，前者更有潜力，因为大模型和 agent 都能不断发展，满足人类的需求。不过，还是有一个基础问题，就是大模型并没有真正理解数学，只是通过调用工具来缓解这个问题。大概的过程是这样的：大模型会说，我看到你问了个问题，这个问题的文字组合看起来像数学。虽然它自己不太明白什么意思，但看着人类给的例子，它就能套用相应的文字流程来让用户满意。有时候它会用计算器来加速计算，结果出来更快，用户会更高兴。甚至模仿人类写程序来算，就能输出更多结果，用户也会超级满意。它算的对不对它不太在乎，反正如果用户不满意，它就承认错了。偶尔它会直接说：这些是用编程算出来的，虽然它自己不知道怎么编程，但用户看到它说编了，反而更高兴。[高特美图网内容审核编辑：秦戈]

OpenAI推出了o3，成绩相当棒，最新2025美国数学竞赛成绩99.5%。现在的一个大更新就是加入了agent，也就是大模型不再单纯依靠它自己的数学和逻辑能力，而是开始用工具了。甚至还能自己写个python程序来算结果。这种框架是必然的，也是一次解放。既然有了工具，没必要自己死磕去理解。感觉现在的大模型差不多到顶了，大家的水平差不多，继续训练也不会有太大的突破，差不多就是在搞花样。好在中国已经能赶上来了。现在的趋势是搞agent，然后大模型来吃agent，直接训练和调用agent。而之前是agent的开发者调用外部的大模型提供能力，接入的大模型还是不变的。显然，前者更有潜力，因为大模型和agent都可以不断变化，满足用户需求。不过这里还是有个基本问题，那就是大模型没有真正理解数学，但通过调用工具能缓解这个问题。大致的流程是这样：大模型说，我看你问了个问题，这些词看起来像数学。我虽然不知道是什么意思，但通过看人类给的例子，这套文字处理方式能让用户满意。有时它会调个计算器，结果算得更快，用户也更开心。有时它模仿人类写个程序算一算，能输出更多的结果，用户超级开心。结果是对的，用户不满意它就承认错了。有时它干脆就说这些是程序算出来的，虽然它不会编程，但用户看到它说了编了，就很满足了。[高特美图网内容审核编辑：何功利]

Agent 要被吃进大模型了 OpenAI推出了o3，效果不错，最新2025美国数学竞赛得了99.5%。现在更新的最大不同是加了agent，大模型不再单靠自己那不太靠谱的数学和逻辑能力，改成用工具。还有它自己能写个python程序跑结果。这种框架是必然的，也是一次解放。有了工具，就不需要自己死磕去理解。感觉目前大模型的基座差不多到头了，大家都差不多，再训练也不会有质的飞跃，变成了雕花。好在中国已经能追上来了。现在的趋势是做agent，而且大模型开始吃agent，直接训练去用agent。而之前是agent开发者调用外部的大模型能力，接入的大模型不动。显然前者更有潜力，大模型和agent都能不断变化，满足人类需求。不过还是有个基础问题，就是大模型没法真正理解数学，调用工具能缓解这个问题。大概是这样的过程，大模型说，我看到你问了个问题，这东西看起来像数学。虽然我不知道是什么意思，但根据人类给的例子，我能照着这个文字过程走，能让用户满意。有时候我用计算器，能更快给出结果，用户更开心。模仿人类写程序来算，也能输出更多结果，用户就超满意。我算的都对，要是用户不满意，我再承认错。有时候我干脆说这是用编程算出来的，虽然我不懂怎么编，但用户听我说编了，就很高兴了。[高特美图网内容审核编辑：秦戈]

Agent要被吃进大模型了 OpenAI 推出了o3，效果挺不错，最新的美国数学竞赛 2025 年成绩达到了 99.5%。这次的更新很明显，最大的变化就是加入了 agent，现在大模型不再靠自己不太靠谱的数学和逻辑能力了，而是用工具。甚至还能自己写个 Python 程序来跑结果。这种框架是必然的，也是一次大解放。有了工具，没必要再纠结自己费劲去理解。感觉现在大模型的基础差不多做到了，大家都差不多，再怎么训练也不会有太大提升，成了雕花镶嵌。好在中国已经能赶上了。现在的趋势是搞 agent，而大模型要吃 agent，直接训练调用 agent。之前是 agent 的开发者去调大模型的能力，外接的大模型没有变化。显然，前者潜力更大，大模型和 agent 都能不断变化，满足人类的需求。不过还是有一个基础问题，就是大模型没有理解数学，不过通过调用工具解决了这个问题。大概过程是这样的，大模型会说：我看你问了一个问题，感觉像是数学类的内容。虽然我不明白什么意思，但从人类给的例子来看，应该是套用这些文字规则，能让用户满意。有时候，调用计算器算一算，能更快给出结果，用户就会更开心。有时我模仿人类写程序算出来，结果更多，用户就超级高兴。我算的对了，用户不开心，我再承认错。有时候我干脆说这是编程算的，虽然我不懂怎么编程，但看着我说我编了，用户也觉得挺满意#动态连更挑战#[高特美图网内容审核编辑：段志强]

OpenAI推出了o3，成绩都不错，最新的美国数学竞赛2025年得分99.5%。现在的更新最大变化是加入了agent大模型不再只靠自己不太靠谱的数学和逻辑能力，而是开始用工具了。甚至还自己写了个python程序来跑结果。这种框架是必然的，也是一次解放。有了工具，就不需要再自己硬着头皮去理解了。感觉现在的大模型基本已经到顶了，大家的水平差不多，再怎么训练也不会有质的提升，最后就成了花架子。好消息是，中国已经赶上来了。现在的趋势是做agent，而大模型正是来吃agent的，直接训练和调用agent。之前是agent开发者通过外接大模型来提供能力，接入的大模型保持不变。显然，前者更有潜力，因为大模型和agent都可以持续进化，满足人类需求。不过，这里依然有个基础问题，就是大模型本身并不理解数学，通过调用工具来缓解这个问题。大概的过程是这样，大模型说：我看到你问了一个问题，这个问题的文字看起来像是数学。我虽然不懂什么意思，但根据人类给的例子，我可以照着这些文字的步骤做，用户应该会满意。有时，它会调用计算器，快速得到结果，用户会更开心。再比如，它照着人类的编程方式算，也能给出更多的答案，用户超级满意。它算出来的都对，如果用户不满意，它再承认自己错了。有时候，它干脆直接说这些是通过编程算出来的，虽然它自己不懂怎么编程，但用户听了之后也很高兴。[高特美图网内容审核编辑：秦戈]

Agent 要被吃进大模型了 OpenAI推出了o3，指标都很好，最新2025美国数学竞赛99.5%。现在更新显著不同是加了agent，就是大模型不靠自己不靠谱的数学和逻辑能力了，改用工具。还有自己写个python程序跑结果。这种框架是必然的，也是一次解放。有工具，没有必要自己艰难地去理解。感觉基座大模型目前基本到头了，大家都差不多，再训练也不会有本质提升，沦为雕花。好事是中国已经能追上了。现在潮流是搞agent，而且大模型来吃agent，直接训练调用agent。而之前是agent开发者调用外接的大模型提供能力，接入的大模型不变。显然前者更有潜力，大模型和agent都能不断变化，满足人类要求。这里还是会有基础问题，就是大模型没有理解数学，通过调用工具缓解了。大约过程是这样，大模型说，我看你问了一个问题，这东西文字组合像是数学。我虽然不知道什么意思，但看人类给的例子，是套用这几个文字过程，能让用户满意。有时调用计算器，能更快得出结果，用户更满意了。模仿人类写程序算，就能输出更多结果，用户超级满意。我算的都是对的，用户不满意我再承认错了。有时我干脆说这些是编程算的，虽然我不知道怎么编，但是用户看我说编了，就很满意。[高特美图网内容审核编辑：段志强]

听说OpenAI最新的o3模型数学竞赛都考了99.5%？！关键是，它不光靠自己“想”，还会用工具了！这次更新最大的亮点就是加入了“agent”的概念。简单来说，就是大模型不再硬着头皮自己算，而是学会了用计算器、甚至自己写代码来解决问题。据说，这才是未来的大势所趋，毕竟有工具干嘛不用呢？与其费劲理解，不如直接用工具来得快。现在的大模型底座技术感觉已经到瓶颈了，各家都差不多，再训练提升空间也有限。以后拼的就是怎么更好地用工具，也就是agent了。有意思的是，以前是开发者把大模型接入到agent里，现在反过来了，是大模型自己调用agent，这潜力可就大了去了。不过，话说回来，大模型还是没真正理解数学，只是用工具来掩盖了这个问题。它大概就是根据用户提问，模仿人类的步骤，调用工具来得到答案，让用户满意就完事了。有时候还会假装自己写了代码，反正用户也不知道。所以，以后的大模型会不会越来越“鸡贼”，表面上什么都会，实际上只是个熟练的工具使用者呢？这还真是个值得思考的问题。[高特美图网内容审核编辑：段志强]

炸场！OpenAI用两个「开胃菜」硬刚谷歌，GPT-5憋出大招，免费用户也能蹭到核弹级AI？一、先丢两个「开胃菜」，再憋大招？ Sam Altman这哥们在X上突然甩话：“计划有变！先推o3和o4-mini，几周后见，GPT-5再等几个月”。啥意思？翻译成人话就是：“兄弟们别催了，GPT-5我Hold不住，但先给你们塞两个中间版解馋”。这波操作看似打脸，实则暗藏杀机——用o3和o4-mini卡位，给GPT-5争取发育时间。小道消息说，这俩过渡产品是技术缝合怪： o3主打推理能力，对标谷歌Gemini的「思维链」； o4-mini可能是GPT-4的轻量版，给中小开发者低成本试水。说白了，先占住用户心智，再等GPT-5炸场。这招够鸡贼，但问题来了：用户买账吗？二、GPT-5憋了啥大招？免费用户也能爽？ Altman亲口盖章：“GPT-5比我们想的还要强”。具体咋个强法？核弹级多模态：语音、画图、搜索、研究全打通，不用手动切模型，张嘴就能让AI干活；推理能力史诗级加强，据说能处理博士级任务（以前顶多是个高中生）36；付费用户血赚：Pro版解锁「深度认知模式」，Plus用「增强推理」，免费党也能无限蹭标准版。但问题也来了：“整合所有技术比我们想的难一万倍”。说白了，GPT-5是OpenAI的技术缝合巅峰，把语音、画布、搜索这些散装功能焊成铁板一块，结果焊到一半发现：“卧槽，算力不够用了！” 三、2000万付费用户背后：OpenAI在慌什么？ Altman嘴上说“技术牛逼”，身体却很诚实：付费用户冲到2000万，半年涨了450万，但对手也没闲着：谷歌Gemini 2.5 Pro免费送百万token推理，直接打价格战1； DeepSeek用开源+免费策略7天狂揽1亿用户，逼得OpenAI连夜开放搜索功能；马斯克趁机放话要收购OpenAI，Altman反手就是拒绝三连。说白了，OpenAI现在既要防巨头抄家，又要防新秀偷塔。这时候推出免费版GPT-5，明摆着要用规模换壁垒，但风险也大：万一免费党玩脱了，滥用阈值咋控？四、最后说点大实话 OpenAI这波操作，表面看是技术炸场，内核却是商业和研发的极限拉扯：技术派想憋大招，但市场等不及；产品派想赚快钱，又怕被对手超车；免费用户薅羊毛，付费玩家求尊贵感…… 最终赢家可能是开发者——o4-mini这类轻量模型一旦开放，小团队也能低成本搞事；输家大概是谷歌，毕竟Altman这招“先丢Demo再憋大招”，直接打乱竞品发布会节奏。至于普通用户？白嫖GPT-5标准版就完事了，反正OpenAI的算力账单不用你付。[高特美图网内容审核编辑：王鹏]

不是突然撅嘴是什么意思o1O3i3的微博视频[高特美图网内容审核编辑：秦戈]

智能助手要被大模型吞并了 OpenAI搞了个o3，性能很强，2025美国数学竞赛拿了99.5%。现在大变化是加了智能助手，大模型不再靠自己那不太行的数学和逻辑本事了，改用工具。还有自己写个Python代码跑答案。这种路子是肯定的，也是个大解放。有了工具，没必要自己费劲去琢磨。感觉基础大模型现在差不多到顶了，大家都差不了多少，再练也不会有大突破，成了花式雕琢。好消息是中国已经跟上来了。现在流行搞智能助手，而且是大模型来吞并助手，直接训练调用助手。以前是助手开发者调用外接的大模型来帮忙，接的大模型不变。显然前者更有搞头，大模型和助手都能不断升级，满足人类需求。不过这儿还有个老问题，大模型压根儿不懂数学，靠调用工具来补救。大概是这么个流程，大模型说，我看你问了个问题，这堆文字看着像数学。我虽然搞不懂啥意思，但看人类给的例子，是套这几个步骤，能让用户开心。有时候用计算器，能更快出结果，用户更开心了。模仿人类写代码算，就能吐出更多结果，用户超级开心。我算的全是对的，用户不满意我就认错。有时候我直接说这些是代码算的，虽然我不知道咋写代码，但用户看我说是代码算的，就特别开心#动态连更挑战#[高特美图网内容审核编辑：王鹏]