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IT之家 5 月 13 日消息①，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文②，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⑭。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑲，而是基于数据和算法的独特过程⑲。IT之家援引博文介绍③，Pachocki 解释⑥，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑪，模型吸收海量数据⑮，构建一个无意识⑩、无时间线的“世界模型”⑰，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③。Pachocki 强调⑳，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑩。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑫，处理有明确对错的任务②，而 RLHF 则更适合复杂问题⑮，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①，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据❷，二者需深度融合▓。

近期一篇论文指出②，推理训练并未为模型增添全新能力❸，而是帮助它们更高效地应用已有知识❶。例如⑲，模型能以更结构化的方式解决已知问题⑭。Pachocki 对此表示认同④，并补充⑩，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④。

对于通用人工智能②，Pachocki 表示其观点不断演变③。他回忆作为学生时⑧，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑮，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知⑰。

如今⑳，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑭，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑱。他预测⑫，到本世纪末⑱，AI 自主研究将取得“实质性进展”❷，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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