# I am the Watcher. I am your guide through this vast new twtiverse.
#
# Usage:
# https://watcher.sour.is/api/plain/users View list of users and latest twt date.
# https://watcher.sour.is/api/plain/twt View all twts.
# https://watcher.sour.is/api/plain/mentions?uri=:uri View all mentions for uri.
# https://watcher.sour.is/api/plain/conv/:hash View all twts for a conversation subject.
#
# Options:
# uri Filter to show a specific users twts.
# offset Start index for quey.
# limit Count of items to return (going back in time).
#
# twt range = 1 1
# self = https://watcher.sour.is/conv/w72ja3q
Reverse-o1:OpenAI o1原理逆向工程图解**
OpenAI o1的推出称为横空出世不为过，尽管关于Q\*、草莓等各种传闻很久了，用了强化学习增强逻辑推理能力这个大方向大家猜的也八九不离十，但是融合LLM和RL来生成Hidden COT，估计很少人能想到这点，而且目前看效果确实挺好的。
OpenAI奔向Close的路上越走越远，你要从o1官宣字面来看，除了“强化学习生成Hidden COT”外，基本找不到其它有技术含量的内容。Sora好歹还给出了个粗略的技术框架图，字里行间也透漏不少隐含的技术点，细心点总能发现很多蛛丝马迹，串起来之后整个背后的技术就若隐若现（若对此感兴趣可看下我之前写的分析： 技术神秘化的去魅：Sora关键技术逆向工程图解 ）。而且，尽管目前有不少公开文献在用LLM+RL增强大模型的推理能力，但几乎找不到做Hidden COT生成的工作，所以可供直接参考的内容非常少，这为分析o1进一步增添了难度。
那是否就没办法 ... ⌘ Read more