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孔翠彤 2025-05-13 游戏 0330 人已围观

IT之家 5 月 13 日消息⑮,科技媒体 The Decoder 昨日发布博文⑨,报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出▓,AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力③。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑫,而是基于数据和算法的独特过程▓。IT之家援引博文介绍③,Pachocki 解释⑦,AI 的学习分为两个阶段:首先是无监督预训练▓,模型吸收海量数据⑮,构建一个无意识⑭、无时间线的“世界模型”❶,以此理解现实的基本框架⑰。

第二阶段则是通过强化学习与人类反馈将基础模型转化为实用助手④。Pachocki 强调⑭,这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑳。

OpenAI 同时结合传统强化学习①,处理有明确对错的任务②,而 RLHF 则更适合复杂问题①,尽管其扩展性有限⑳。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段①,认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑥,二者需深度融合③。

近期一篇论文指出❶,推理训练并未为模型增添全新能力⑨,而是帮助它们更高效地应用已有知识⑤。例如⑤,模型能以更结构化的方式解决已知问题②。Pachocki 对此表示认同❶,并补充④,模型已展现出发现新见解的潜力②,这为 AI 的未来应用奠定了基础⑩。

对于通用人工智能⑨,Pachocki 表示其观点不断演变⑤。他回忆作为学生时⑥,他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑥,但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知⑳。

如今⑨,他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑▓,强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑬。他预测①,到本世纪末❶,AI 自主研究将取得“实质性进展”②,甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统❷。

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