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OpenAI正在训练一个介于GPT-4.1和GPT-4.5之间的新模型o4，该模型将基于GPT-4.1进行强化学习（RL）训练，目标是提升推理能力并加速反馈循环。强化学习在今后将成为模型发展的重要方向，但其基础设施和奖励函数的设计仍面临巨大挑战。
线索：
强化学习正在影响模型的训练策略和研究方向。当前，大众对强化学习的关注主要集中在如何构建能够有效评估并迭代优化模型的环境，同时也要考虑数据质量和样本效率。投资者需关注AI技术的进步、计算基础设施的建设及数据质量对模型性能提升的影响。此外，强化学习可能会导致投资回报风险的增加，尤其是在环境配置与奖励机制设计的复杂性上。
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最近有说法指出，OpenAI的最新模型o4正在进行训练，该模型规模位于GPT-4.1与GPT-4.5之间。与之前的模型不同，o4会基于GPT-4.1进行强化学习训练，依托强大的基础模型来优化推理能力。
强化学习的引入改变了实验室结构，推动了研发重点的转变，而设定奖励函数的复杂性给研究带来了更大的挑战。同时，OpenAI正在探索不牺牲大型语言模型（LLM）性能的情况下的RL另一种路径，即通过数据混合来提高模型性能。此外，高质量的数据被认为是强化学习成功的关键。
目前，尽管OpenAI未显著扩大预训练规模，但其预训练力度却达到历史新高。小规模模型的RL反馈循环速度已超过了大模型，突显了模型规模与性能之间的动态平衡。o4模型将成为OpenAI推理领域的重要产品，并将依赖于GPT-4.1的基础架构进行优化。
推理模型正迅速实现飞跃，RL显然是其最大的助力。通过RL生成的连贯思考能力，使得其可执行更复杂的计算任务。然而，强化学习面临基础设施瓶颈，包括算力的严重需求和对可验证奖励函数的依赖。
在这种情况下，OpenAI探索通过建立完整的学习和反馈循环推动模型的不断进步。新标准的构建与应用以确保RL的有效性正在进行。同时，数据的获得、管理和利用将形成新的竞争优势。不仅如此，企业在模型定制和强化学习环境搭建上，将获得新的业务机会。
此时，科学研究、工程实施与强化学习之间形成了新的循环，OpenAI正努力使模型通过不断优化来维持竞争力。由于模型的持续投放与反馈的加速，AI的自我进化过程正在展开。
发布时间：(这几个字加粗)
2025-06-10 20:08:59
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