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IT之家 5 月 13 日消息⑱，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文⑯，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出②，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⑰，而是基于数据和算法的独特过程⑲。IT之家援引博文介绍①，Pachocki 解释⑰，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑯，模型吸收海量数据②，构建一个无意识⑥、无时间线的“世界模型”①，以此理解现实的基本框架④。

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②。Pachocki 强调③，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⑦，处理有明确对错的任务⑧，而 RLHF 则更适合复杂问题①，尽管其扩展性有限⑦。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段❸，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑩，二者需深度融合⑫。

近期一篇论文指出①，推理训练并未为模型增添全新能力⑱，而是帮助它们更高效地应用已有知识⑮。例如⑮，模型能以更结构化的方式解决已知问题⑲。Pachocki 对此表示认同⑩，并补充❸，模型已展现出发现新见解的潜力⑰，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑲。

对于通用人工智能⑮，Pachocki 表示其观点不断演变⑳。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⑯，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知❷。

如今⑮，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑❶，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑲。他预测❸，到本世纪末⑥，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑧，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑯。

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