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OpenAI发布如何运用推理模型的官方最佳实践，非常富有参考价值。 使用Deep Research围绕这篇指南做了一个泛化分析，将议题扩展到推理模型的普遍性使用技术。 看了报告，真的是获益良多。以下是报告摘要： OpenAI的推理类模型（如O1、O3）遵循一系列最佳实践，包括清晰简洁的提示、避免多余的链式推理指令、使用结构化输入、提供必要的背景信息等。模型擅长逻辑推理、数学运算和代码分析，并可通过自我一致性、多次采样、工具调用等优化策略提升准确性。 与之竞争的DeepSeek R1采用强化学习训练，具有类似的链式推理能力，在逻辑、数学和代码任务上表现接近O1。两者各有优劣，OpenAI模型推理深度更强，DeepSeek R1则以开源和成本效益见长，但推理速度较慢。 推理类模型已广泛应用于金融、医疗、法律等行业。例如，在金融分析中，它可处理复杂财务数据；在医疗领域，可辅助医生推理诊断；在法律行业，能进行案例分析和法律文书生成。然而，这些应用仍受准确性、合规性、安全性等因素限制，需结合人工审核和外部工具以确保可靠性。随着模型技术不断进步，推理类AI将在各行业发挥更大作用，但仍需慎重使用，确保其输出可信赖且符合行业标准。