不管是我們自己做的測評，還是許多網友都已經有的測評，甚至包括官方的演示文檔，都有非常強烈的「做題」感。
做數學題、做閱讀理解題、做填空題。
這世界還是變成了大家想要的樣子：新的模型降臨人間，第一件事是做題。
做題當然是很好的摸底模型能力的方式，然而做題的毛病也非常明顯：很真空，不知道這麼強的做題能力，到底有什麽用。
甚至在自媒體賽博禪心的技術面測評中，API 埠的表現也非常差強人意，進一步限制了實際應用。他認為這次更新，比較像是工程上的優化，而非底層能力的疊代。
像極了專四專六級考高分，出國卻依然寸步難行、開不了口的我（不是）。
老實說，這是一個用戶預期的問題，切記：OpenAI 眼中的推理，並不只是計算能力。
計算的確是「推理」里重要的一部分，但不是全部，尤其是當談到真正介入實際應用的推理能力，計算就僅僅是非常小的一部分。
這也是為什麼在這次的官方文檔里，有一個小節在解釋「思維鏈」：通過模擬人類的思維過程，幫助模型逐步分解複雜問題。
這項能力的提升，在 o1-preview 應對數學和推理題的過程中，都得到了體現。
只是，要說它能全面模仿人類的思維過程，暫時還稱不上：人類不僅會拆分步驟來思考，更會綜合性、全局性的來思考。
