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IT之家 5 月 13 日消息⑭，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文⑮，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出⑱，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑳。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑳，而是基于数据和算法的独特过程⑨。IT之家援引博文介绍①，Pachocki 解释⑫，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”⑮，以此理解现实的基本框架❶。

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⑧。Pachocki 强调⑳，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键④。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑧，处理有明确对错的任务❶，而 RLHF 则更适合复杂问题⑩，尽管其扩展性有限⑰。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⑤，二者需深度融合⑮。

近期一篇论文指出⑬，推理训练并未为模型增添全新能力⑩，而是帮助它们更高效地应用已有知识⑯。例如⑩，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❶，并补充❷，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❶。

对于通用人工智能⑬，Pachocki 表示其观点不断演变①。他回忆作为学生时⑬，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑳，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知⑥。

如今❶，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑨，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑱。他预测⑧，到本世纪末⑨，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑭，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑬。

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