三个大模型组队挑战o1，实测360多模型协作干掉提示词工程

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

OpenAI o1的横空出世，开启了大模型演化的新范式—— Inference law （推理定律）。

正如 英伟达AI科学家 Jim Fa n 所说，o1的出现标志着大模型研发者开始把集中在训练阶段的投入，开始转移到了推理过程。

Jim还引用了机器学习先驱 Rich Sutton 的经典文章《苦涩的教训》中的话说，只有两种技术可以让（AI）计算的潜能无限扩展——学习和搜索。

而现在，是时候把目光聚焦在后者了。

在推理侧投入更多资源，模型也就有了更完备的思考过程，投入的增加换来的是质的提升。

在国内， 360创始人周鸿祎 的理念与之不谋而合，而且360更早就提出了“慢思考”的理念，并在技术架构和产品中都付诸了应用。

同时，360还在其AI产品中强调多模合作，让来自不同厂商的大模型“ 抱 团取暖”，为国内模型追赶OpenAI，找到了一条可行的道路。

从o1看大模型“慢思考”

虽然o1的具体思考过程始终是OpenAI的至高机密，但可以肯定的是，思维链 （Chain of Thought, CoT） 在其中扮演了重要角色。

OpenAI在关于o1的报告中表示，思维链能让模型学会认识并纠正错误，学会将棘手的步骤分解为更简单的步骤，甚至学会尝试不同方法，极大地提高了模型的推理能力。

今年的AI顶会ICLR上，谷歌大脑推理团队创建者 Denny Zhou ，清华姚班校友、斯坦福助理教授、斯隆奖得主 马腾宇 等人的一篇论文，更是 揭开了思维链的无限潜能 。

透过现象看本质，从某种程度上看，思维链的本质就是2002年诺贝尔经济学奖得主卡尼曼在《思考快与慢》中提出的“系统2”，也就是 “慢思考”系统 。

所谓“系统2”或“慢思考”，是指复杂、有意识的推理，与之相对的是“系统1”或“快思考”，即简单无意识的直觉。

而o1的表现证明，这种适用于人类的“慢思考”理念，对大模型来说同样适用。

但应当注意的是，这两种系统在人脑中是同时存在、相互配合的， 在大模型当中也不应被割裂开来 。

周鸿祎认为，o1遵循的可能就是“ 双系统理论 （Dual Process Theory）”，其核心在于快慢两种系统的协同运作。

作为“百模大战”的选手，周鸿祎和360，也是“慢思考”以及“多系统协同”的思考者和先行者。

7月底的ISC.AI大会上，周鸿祎就宣布，要“打造慢思考系统，从而增强大模型的慢思考能力”。

基于“多系统协同”机制，360利用多个模型组成的智能体框架，实现了大模型从“快思考”到“慢思考”的转变，并打造出了两款明星AI产品—— 360AI搜索 和 360AI浏览器 。

让不同大模型“抱团取暖”

360AI搜索一共有简洁回答、标准回答和深入回答三种模式，其中一次深入回答会可能就要涉及 7-15次的大模型调用 。

比如可能会涉及1次意图识别模型调用，1次搜索词改写模型调用，5次搜索调用，1次网页排序调用，1次生成主回答调用，1次生成追问调用……

在多个模型的协同配合下，360AI搜索形成了这样的工作链路：

• 首先利用意图分类模型，对用户的问题进行意图识别；

• 接着用任务路由模型对问题进行拆解，不同的问题可以划分成“简单任务”、“多步任务”和“复杂任务”，对多个模型进行调度；

• 最后构建AI工作流，使多个大模型协同运作。

比如面对一道古诗词中译英题目，路由模块就会调用起翻译、反思等多个模型，让这些模型分工配合、共同完成任务。

而且最新版本还在生成答案过程中进一步加强了多模型协作，将其作为了一种独立的回答模式。

三个不同模型分别扮演生成初步答案的 专家 、检查回答的 反思者 和最终给出答案的 总结者 。

例如在这个案例中，作为专家的 Kimi 提到了问题的关键，但表述不够鲜明，在反思模型 360智脑 的建议下， 豆包 进行了重新总结，形成了直击问题的解答。

这样的工作模式不仅将快慢思考协同和反思机制引入了AI应用，更通过不同模型的 交叉验证 ，进一步提高了整体表现。

在另一款AI产品——360AI浏览器当中， 16家厂商的54款大模型也已齐聚一堂 ，可以实现多种传统浏览器所不具备的能力。

AI浏览器可以 10秒钟总结上万字英文学术论文 ，针对其中的细节也可以尽情发问。

可以 沉浸式翻译pdf文档 ，原文和译文同步滚动、随时对照。

还能化身“AI省流侠”，分分钟帮忙 总结在线视频 内容并划出重点，还能根据视频架构绘制脑图，甚至分析创作风格……

不仅在线文档和视频可以解析，这一系列分析功能，对于 本地文件也同样适用 。

更为方便的是，360AI浏览器还有 移动端版本 ，在手机上也能随时利用AI辅助上网冲浪。

已经入驻360AI浏览器、同样基于CoE架构的 AI助手 （bot.360.com） ，则可根据任务类型和模型特长自动调度最合适的大模型。

无需切换平台，就能直接对话54款大模型，或者对话更加强大混合大模型，想选哪个就选哪个。

AI助手同样支持「多模型协作」，用户可以从54款模型中任选3款，分别做专家、反思者和总结者。

未来，360还会推出由五个甚至更多模型协作完成任务的版本。

还是在360AI浏览器中，AI助手还上线了 “模型竞技场” （bot.360.com）， 支持54款大模型产品的“同台竞技”，最新版本中还上线了“组队较量”、“匿名比拼”、“随机对战”等功能。

总的来说，360AI搜索还是360AI浏览器虽然侧重点有所不同，但背后体现的还是那个核心理念——

在进行“慢思考”的同时，不卷单一模型的能力，而是让模型“抱团取暖”，博采众长，形成“众人拾柴火焰高”的局面。

当然，这样做的意义，也不仅仅是为用户带来了更好的AI体验， 对各大模型的开发者而言同样是一种激励 。

我们知道，大模型研发投入巨大，唯有足够多的用户才能够收回成本。

而依托360AI搜索、浏览器、安全卫士等入口，360将能够触达10亿用户的入口开放给了大模型开发者。

这也是阿里、腾讯、百度等大厂，以及大模型六小虎纷纷加入360AI架构的重要原因。

所以，360与这十多家厂商双向奔赴，实现了模型与AI应用相互促进、彼此发展的良性循环。

模型竞技场更是给国产大模型提供了一个在竞争中学习的平台，以及获得用户评价的绝佳机会，塑造了更加积极进取的氛围。

“消灭”Prompt工程

从技术层面上看，在理念与产品之间架起桥梁的，是360独创的CoE （Collaboration-of-Experts，专家协同） 架构。

CoE架构集合了数量更多的大模型和专家模型，通过思维链和“多系统协同”的方式实现了“快思考”和“慢思考”的有机结合。

在思路上，CoE与o1选择了相近的路线，但是在深度上走得更远——

o1无论再怎么融合，也无外乎是OpenAI的自家模型，CoE却是海纳百川，集合了数量更多的大模型和专家模型。

△ CoE架构原理图

而且，CoE架构中还接入了很多十亿甚至更小参数的专家模型，使得整个系统更加智能，在获得高质量回答的同时， 节约推理资源、提升响应速度 。

早在CoE架构刚发布的时候，基于CoE集各家所长的混合大模型能力就超过了（当时最强的）GPT-4o。

该混合大模型在翻译、写作等12项指标的测试中取得了80.49分的综合成绩，超越了GPT-4o的69.22分；而且除了代码以外，其余11项指标均优于GPT-4o。

而且CoE架构对所有模型都敞开怀抱，比OpenAI在开放协作的道路上走的更远……

另外，无论是OpenAI的o1，还是360的CoE，都将让大模型的发展走向一个新的趋势——

复杂的人工环节将实现自动化，具体到大模型当中，就是 “消灭”Prompt工程 。

乍一看有些反直觉，因为在我们使用大模型时，提示词的好坏对生成内容有着决定性的影响，其重要性不言而喻。

但仔细想想又并不矛盾——大模型等AI应用，归根结底是要为了人类而服务；

而提示工程却是让人类去适应模型的工作方式，简直“倒反天罡”。

所以， 提示工程固然重要，但不该成为普通用户使用大模型的“绊脚石” 。

解决的思路就是将提示词的设计工作，像其他任务一样，作为思维链中的一环，交给大模型来做。

这样的模式下，提示工程的灵魂依然被保留，但在用户的视野当中逐渐淡化，形成一种“消亡”的感观。

这种模式背后所反映的，也是360对AI未来发展的一点期许——

实现AI向着更多人的普惠 ，让大模型不再“高居庙堂”，而是成为万家灯火。

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