摘要：去年12月，OpenAI连续12天发布会直播，推出了一系列新品，首日亮相o1正式版，最后一天压轴大戏o3登场，作为新一代的推理模型，其ARC-AGI测试得分高达87.7%（人类平均水平85%），比o1要强悍不少。
去年12月，OpenAI连续12天发布会直播，推出了一系列新品，首日亮相o1正式版，最后一天压轴大戏o3登场，作为新一代的推理模型，其ARC-AGI测试得分高达87.7%（人类平均水平85%），比o1要强悍不少。
o1、o3的接连发布，让拥有高推理性能的大模型逐渐成为了AI市场新宠。
从我自己和身边同事使用AI大模型的场景来看，主要是内容搜索、数理推断、文案生成这三大需求，其中我觉得大模型最擅长且实用性最强的领域是数理推断。
数理推断包括代码开发、数学计算、逻辑推理之类，能解决很多实用性问题，比如自动化开发程序软件、分析科研制造数据、解决数学物理难题等，是学习工作最需要的能力。
除了ChatGPT，最近国内也出了一款推理能力极强的大模型GLM-zero-Preview，是智谱AI研发的新一代推理模型，我用它设计了一个代码开发系统-Python万能脚本生成器，非常的有用，后面会详细介绍实现流程和完整代码。
GLM-Zero-Preview之所以推理能力强，是因为它基于拓展强化学习技术（ERL）开发的，这种技术通过多任务学习和复杂环境建模增强了推理能力，且对新任务的适应性更好，像GPT、Bard、LLaMA、Claude等国际主流大模型都采用了ERL技术。
想使用GLM-Zero-Preview有两种方法，首先可以在智谱清言APP上使用基于GLM-Zero-Preview模型的“Zero推理模型”智能体，它能回答极具考验推理能力的问题，比如经典的零件不合格品检测问题：
Zero推理模型能够精确地给出答案，其实大部分人都不一定能回答出来。
除了APP，还可以在BigModel平台调用模型GLM-Zero-Preview API，部署到自己的应用中，开发类似“数学解题大师”、“软件开发专家”这样的智能体。
调用API接口其实非常简单，首先注册BigModel平台账号，然后在右上角添加新的API key，创建好后便可以在程序中（任何语言都可以）进行调用。
BigModel的接口文档非常详细，还提供了Python接口的案例，当然其他语言也都支持。
比如刚刚那个关于产品检测的推理题就可以通过Python接口来提问。
from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key") response = client.chat.asyncCompletions.create( model="glm-zero-preview", messages=[ {"role": "system", "content": "Please think deeply before your response."}, {"role": "user", "content": "有13个零件，外表完全一样，但有一个是不合格品，其重量和其它的不同，且轻重不知。请你用天平称3次，把它找出来。要求精简介绍解决方案，100字以内"} ],)print(response)在进行部署之前，你还可以在BigModel上进行模型测试和参数调优。
主要参数包括system promp和max_tokens，其中system prompt用于定义系统角色，比如你想开发编程智能体，那system prompt就应该设置为软件开发专家之类的角色。
max_tokens则是控制模型生成文本最大长度的参数，一个汉字代表一个tokens，你可以根据不同应用需求来设置。
以上测试是让GLM-Zero-Preview解一个常见的一元二次方程题，它能很快的给出准确答案和解题思路。如果用来开发一个数学解题智能体，相信也很有市场价值。
可以看到和GLM-4-Plus等其他传统模型相比，GLM-Zero-Preview在逻辑推理这样的专家任务能力上，有很明显的提升，而且它的通用能力也保持着高水平，像是一个博古通今、见微知著的科学家。
一般我们在衡量某个大模型推理能力的时候，会用到国际公认的3个重要指标，AIME 2024、MATH500 和 LiveCodeBench。
AIME 2024（美国数学邀请赛）用于评估AI模型在数学推理和解题能力，MATH500是包含500道数学题的综合数学能力评估，LiveCodeBench则是评估代码生成能力的基准测试。
GLM-Zero-Preview在这三项测试中，成绩都略高于OpenAI的o1-preview模型，可见在GLM-Zero-Preview在推理能力和代码生成方面已经达到国际主流大模型的水准。
比如回答一个好玩的问题，虽然作为人来说很简单，但非常考验模型的推理能力，我们来看看GLM-Zero-Preview和o1-preview的差异。
四年级一班准备去郊游，班里有 42 名学生参加，每位学生要缴纳 35 元 活动费，老师还向学校申请了 300 元 额外补助。郊游费用方面，其中用于租车的费用是 1200 元，午餐费用为每人 25 元。另外，班主任自己还个人给大家买了250元钱的零食。
❞
问题：班级的活动经费够吗？还剩多少钱？
算出来应该是经费不够，差480元。
这里要记住班主任自己出的钱不能算在经费里，否则差720元。
先看看o1-preview的回答：
很明显出错了，它把班主任自己出的钱算进去了，推断不够严谨。
再看看GLM-Zero-Preview的回答：
GLM-Zero-Preview考虑到了班主任个人费用可能不能算作班级经费，推理能力似乎更胜一筹。
除了推理能力外，GLM-Zero-Preview在响应速度、成本上也有优势，通过优化模型算法、训练方法、资源管理策略使得响应速度更快，且在保证高性能的同时，降低了对硬件资源的依赖，让成本更低。
既然GLM-Zero-Preview推理能力如此之强，那用它来写代码一定会很丝滑，能够保证代码的完整性、准确性和规范性，很大程度解放码农在程序开发上的时间。
我尝试用Python Dash构建了一个web应用，叫作“Python万能脚本生成器”，核心功能是根据用户需求自动化生成Python脚本，而这背后用到的代码生成模型正是GLM-Zero-Preview。
先简单介绍下Dash，这是一个用于搭建web应用的Python框架，可以使用非常少的代码鼓捣出一款酷炫的web app，很适合构建数据产品、AI应用。
为什么要开发Python万能脚本生成器呢？
首先，Python作为最普及的编程语言被大部分人使用，它就像万能工具可以解决各种自动化问题，比如数据采集、数据清洗、文档编辑、可视化展示等，只需要一个简单的Python脚本，就能自动化批量处理问题，非常的适合科研、办公、实际生产使用。
现在的大模型APP已经可以生成Python代码，那为什么还要开发一个单独的代码生成应用呢？
我设计的这个应用有几个特点，刚好是当下一些通用AI产品缺失的。
1、不需要复杂的prompt，只需要提出简单的需求（比如：拼接两个excel表格），就能直接生成Python脚本，而且生成的代码更加精准，因为底层已经做过提示语优化。
2、生成的内容只包含Python代码，没有其他任何的无关内容，非常简洁清爽。
3、支持编辑生成的Python代码，你可以根据需求来修改。
4、支持将生成的Python代码一键导出为.py格式文件，简单好用。
先展示下“Python万能脚本生成器”的界面，后面会讲到如何具体实现它。
你只需要在左边框中填写需求，并点击生成脚本，右边便会生成对应Python代码。
案例如下：拼接5个同样字段的Excel表格
生成代码后，你可以点击复制代码，也可以点击“导出为.py文件”的按钮，就能下载包含该脚本的.py格式文件。
要实现这个web应用并不难，分为以下几个步骤：
1、在BigModel平台获取智谱AI API key，前面已经讲过具体步骤。
智谱AI开放平台
2、在Python中安装zhipuai和dash第三方库，前者是智谱AI Python SDK，后者是web应用框架。
3、编写Dash代码（可使用Zero推理模型打辅助），构建应用框架和UI。
4、编写GLM-Zero-Preview模型调用函数，设计初始参数system promp、user prompt和max_tokens。
system promp：你是专业的Python工程师，需要针对用户给到的需求，直接生成Python脚本，注意你只需要给出代码即可，不需要除代码外其他任何文字解释，如果有解释都放在注释里，并且你需要保证完整性、准确性、可执行、规范性，代码注释清晰，可读性强。
user prompt：生成一个Python脚本，实现以下功能：{user description}
max_tokens：12000
5、保存代码到app.py文件，打开命令行工具，导航到保存 app.py 文件的目录。
运行命令python app.py启动 Dash 应用，会出现以下提示：Dash is running on http://127.0.0.1:8050/
打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8050/，就可看到 Dash 应用
部分代码如下：
import dashfrom dash import html, dcc, Input, Output, Stateimport dash_bootstrap_components as dbcfrom zhipuai import ZhipuAI# 初始化 Dash 应用app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP])app.title = "万能Python脚本生成器"# 设置智谱AI API Keyclient = ZhipuAI(api_key="你申请的key") # 替换为你的 API Key# 应用布局app.layout = dbc.Container(......此处省略n行dash布局代码......)# 回调函数：生成脚本@app.callback( Output("output-code", "value"), Input("generate-button", "n_clicks"), State("input-request", "value"), prevent_initial_call=True,)......此处省略n行dash回调函数代码......# 使用zhipuai调用glm-zero-preview模型def generate_script(n_clicks, request): if not request: return "请输入有效的需求描述！" try: # 调用智谱AI API response = client.chat.completions.create( model="glm-zero-preview", messages=[ {"role": "system", "content": '''你是专业的Python工程师，需要针对用户给到的需求，直接生成Python脚本， 注意你只需要给出代码即可，不需要除代码外其他任何文字解释，如果有解释都放在注释里。 并且你需要保证完整性、准确性、可执行、规范性。 而且代码注释清晰，可读性强。'''}, {"role": "user", "content": f"生成一个 Python 脚本，实现以下功能：{request}"}, ], max_tokens=12000, ) # 提取生成的代码 generated_code = response.choices[0].message.content return generated_code except Exception as e: return f"生成脚本时出错：{str(e)}"# 运行应用if __name__ == "__main__": app.run_server(debug=True)你可以在自己电脑本地实现这个web应用，非常的实用且有趣。
如今AI推理模型的能力越来越强，随着o1、o3、GLM-Zero-Preview等推理模型的接连发布，我相信会涌现出非常多的AI应用，在编程、数学、逻辑推断等各个方向都会有广阔的应用方向。
作为个人，其实也可以开发一些简单的AI应用，配合GLM-Zero-Preview模型的能力，可玩的场景也很多，想象力是无穷的，AI赋能的场景也是无限的。
来源：朱卫军AI
