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IT之家 5 月 13 日消息⑪，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⑥，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑩。

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⑪。IT之家援引博文介绍④，Pachocki 解释⑨，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑮，模型吸收海量数据❸，构建一个无意识⑯、无时间线的“世界模型”⑯，以此理解现实的基本框架⑳。

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⑰。Pachocki 强调⑨，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⑫，处理有明确对错的任务⑲，而 RLHF 则更适合复杂问题⑰，尽管其扩展性有限❷。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段⑭，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑪，二者需深度融合⑯。

近期一篇论文指出④，推理训练并未为模型增添全新能力⑤，而是帮助它们更高效地应用已有知识❷。例如⑯，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⑦，并补充⑭，模型已展现出发现新见解的潜力❶，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑳。

对于通用人工智能⑥，Pachocki 表示其观点不断演变⑮。他回忆作为学生时⑭，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⑪。

如今▓，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑①，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑲。他预测⑧，到本世纪末⑭，AI 自主研究将取得“实质性进展”③，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑳。

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