OpenAI 的 O3：含五个实用示例的指南

OpenAI 最近发布了 o3，这是迄今为止其最先进的推理模型。在本教程中，我将向您展示如何在 ChatGPT 应用中直接充分利用 o3 模型。

让我们来看五个示例，了解 o3 如何用于构建、学习、写作，或帮助处理日常任务。

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1. 猜城市

这个示例在社交媒体上很流行，所以我决定用几张我拍的照片来测试 o3。

我先从一张去年假期拍的照片开始，o3 仅用 28 秒就找到了布达佩斯的准确位置！

我决定再试一次，用一张我认为不太容易辨认的照片。

虽然它思考了一分三十三秒，但这次猜错了。我拍这张照片时是在 Aspra。不过，它在推理中确实提到了 Aspra，作为评估的四个可能选项之一。

2. 总结手写笔记

我有个坏习惯，喜欢把事情写在小便签上，一周下来就堆满了桌面，周日才清理。因为经常很匆忙，我的字也常常难以辨认。我上传了几张桌上最后残留的便签照片，请 o3 按类别整理。它识别手写内容完全没问题！

3. 生成一个游戏

我记得年轻时花了很多时间玩 Flappy Bird。于是我让 o3 生成一个该游戏的克隆版，几秒钟内我就拿到了代码，还有游戏预览，可以直接在应用内游玩。相当酷！

4. 总结冗长的技术报告

我想看看 o3 能从一份关于 2024 年网络安全状况的冗长（说实话也挺枯燥）的报告中总结出哪些数据。我上传的 PDF 可在世界经济论坛网站找到。

该模型生成了摘要、一段“这对您意味着什么”的说明（我觉得很有帮助），以及与报告数据相配的图表。

图表有一定交互性，我还能更改颜色。

执行摘要和“这对您意味着什么”部分都很有帮助：

5. 改进落地页

我的一位朋友正在做 CinemaGuide，这是一个面向影迷的副业项目。他的目标是聚合全英国的影院排片，这样用户可以在一定范围内浏览所有在映影片，而不是按场馆逐一查找。他最近遇到的一个障碍是 SEO 排名：他的网站几乎无法通过自然搜索被发现，而在营销方面，开发者所能做的也有限。

这看起来是 o3 的完美用例。经他同意后，我请 o3 提供如何改进其落地页以提升 SEO 和转化率的建议。给出的改进指引相当清晰，但模型或许并未完全理解这个产品。不过，这可能更多反映了文案本身的问题而非模型：鉴于项目规模较小，且线上几乎没有相关引用来源，模型只能从该落地页的内容推断网站的目标。

结语

总的来说，o3 是 OpenAI 模型家族的有力新成员，如果您需要处理需要高级推理的任务，它确实值得一试。

想进一步了解 OpenAI 的最新进展，请查看这些博客：

• OpenAI 的 O3：功能、与 O1 的对比、基准测试
• O4-Mini：测试、功能、与 O3 的对比、基准测试
• GPT-4.1：功能、访问方式、与 GPT-4o 的对比