线上电玩城项目

IT之家 5 月 13 日消息▓，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文①，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出⑲，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑰。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑬，而是基于数据和算法的独特过程⑦。IT之家援引博文介绍▓，Pachocki 解释⑲，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练③，模型吸收海量数据⑥，构建一个无意识⑩、无时间线的“世界模型”⑲，以此理解现实的基本框架❸。

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⑲。Pachocki 强调⑫，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键①。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑪，处理有明确对错的任务⑯，而 RLHF 则更适合复杂问题⑧，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❷，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑭，二者需深度融合❷。

近期一篇论文指出②，推理训练并未为模型增添全新能力④，而是帮助它们更高效地应用已有知识⑤。例如⑦，模型能以更结构化的方式解决已知问题⑨。Pachocki 对此表示认同⑭，并补充❶，模型已展现出发现新见解的潜力⑭，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑤。

对于通用人工智能⑧，Pachocki 表示其观点不断演变⑬。他回忆作为学生时⑪，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑨，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知⑮。

如今⑧，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑱，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑰。他预测⑬，到本世纪末⑫，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑨，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑬。

转载：感谢您对电玩城捕鱼种类都有的软件网站平台的认可⑱，以及对电玩城捕鱼种类都有的软件原创作品以及文章的青睐⑱，非常欢迎各位朋友分享到个人站长或者朋友圈⑫，但转载请说明文章出处“来源电玩城捕鱼种类都有的软件”⑨。

很赞哦❶！