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IT之家 5 月 13 日消息⑦，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文❶，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出⑭，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑯。

他认为这种推理并非人类思维的翻版❷，而是基于数据和算法的独特过程⑥。IT之家援引博文介绍⑮，Pachocki 解释⑧，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑭，模型吸收海量数据❸，构建一个无意识❷、无时间线的“世界模型”⑬，以此理解现实的基本框架▓。

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⑪。Pachocki 强调⑱，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑫。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑰，处理有明确对错的任务⑮，而 RLHF 则更适合复杂问题⑭，尽管其扩展性有限①。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段⑤，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑮，二者需深度融合❸。

近期一篇论文指出⑬，推理训练并未为模型增添全新能力③，而是帮助它们更高效地应用已有知识⑫。例如④，模型能以更结构化的方式解决已知问题③。Pachocki 对此表示认同④，并补充❸，模型已展现出发现新见解的潜力⑪，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑰。

对于通用人工智能②，Pachocki 表示其观点不断演变⑬。他回忆作为学生时⑫，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑪，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知①。

如今④，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑②，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑳。他预测⑧，到本世纪末⑩，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑱，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑭。

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