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IT之家 5 月 13 日消息⑨，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文⑫，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出⑦，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑤。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑤，而是基于数据和算法的独特过程❷。IT之家援引博文介绍⑦，Pachocki 解释④，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑱，模型吸收海量数据❸，构建一个无意识②、无时间线的“世界模型”⑰，以此理解现实的基本框架⑤。

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⑱。Pachocki 强调❷，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑦。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑫，处理有明确对错的任务⑱，而 RLHF 则更适合复杂问题⑪，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⑯。

近期一篇论文指出②，推理训练并未为模型增添全新能力⑨，而是帮助它们更高效地应用已有知识③。例如⑨，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①，模型已展现出发现新见解的潜力⑯，这为 AI 的未来应用奠定了基础▓。

对于通用人工智能⑬，Pachocki 表示其观点不断演变⑨。他回忆作为学生时❸，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❶。

如今❷，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑬，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑯。他预测⑱，到本世纪末⑦，AI 自主研究将取得“实质性进展”❸，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑫。

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