日前，OpenAI 发布 o1-preview，问鼎最强大语言模型，引发业内轰动。也正因如此，国内也产生了质疑的声音：为何大模型领域国内追赶了一两年，差距好像没见缩小，甚至是扩大了。

差距真的是在扩大吗？事实可能并非如此。

根据行业专家张俊林的观点，o1-preview 之所以能够更强，其方法本质上是思维链(Chain-of-Thought, CoT)的自动化。通过 CoT 把一个复杂问题拆解成若干简单步骤，这有利于大模型解决复杂逻辑问题，但之前这个过程主要靠人工来达成。o1 采用的这种方法，将使得 Prompt 工程逐渐消亡，也就是说所有复杂人工环节的自动化成为了大势所趋。

但其实，这种思想和方法并非 OpenAI 的首创，更非独创。早在 7 月底的 ISC.AI2024 大会上，360集团创始人周鸿祎就宣布，“用基于智能体的框架打造慢思考系统，从而增强大模型的慢思考能力”，并且此后多次强调类似观点。这种方法的技术和产品应用上，国内也已经走在前面：还是在 ISC.AI 上 360 发布的CoE(Collaboration-of-Experts,专家协同)技术架构及混合大模型，就是该方法的产物；并且，该技术架构已经落地到了多个产品中，比如360AI搜索、360AI浏览器。