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这是前OpenAI推理模型一号位Jerry Tworek抛出的最新暴论。他2019年进的OpenAI，一待就是七年。当年强化学习死活scale不动，是他死死咬住不放硬推上去的，o1和o3这两代大杀器都是他亲自带队砸出来的。
过去三年，AI 内容生成行业经历了几轮密集的技术迭代。从文生图到文生视频，从几秒的短片到分钟级的长视频，每一轮升级都让生成内容的质量和时长向前推进一步。
2020 年，他去 MIT 面试教授岗位，做了一场关于用 GPT 做推理的报告。结果，面试委员会大部分教授把这个方向斥为「无稽之谈」（nonsense）。这哥们直接贴脸开大，将这段经历写进了个人主页，并附上了当年的报告介绍和幻灯片链接。
新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
本该被锁在沙箱里的o1，自己摸到漏洞溜了出去。OpenAI团队倒吸一口凉气：连这都干得出，它还背着我们干过什么？
每一次技术范式的重大转换，都是旧秩序松动、新物种诞生的窗口期。
文生图的"慢思考"，到底有没有用？
UiT 架构探路者，底牌还没亮。