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IT之家 5 月 13 日消息③，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①，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力④。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑪，而是基于数据和算法的独特过程❶。IT之家援引博文介绍⑪，Pachocki 解释④，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑳，模型吸收海量数据⑳，构建一个无意识❷、无时间线的“世界模型”⑥，以此理解现实的基本框架⑬。

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⑨，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑭。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑱，处理有明确对错的任务⑩，而 RLHF 则更适合复杂问题①，尽管其扩展性有限⑱。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段❶，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑭，二者需深度融合⑰。

近期一篇论文指出⑮，推理训练并未为模型增添全新能力❶，而是帮助它们更高效地应用已有知识⑬。例如⑥，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⑩，并补充⑫，模型已展现出发现新见解的潜力⑳，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑦。

对于通用人工智能④，Pachocki 表示其观点不断演变▓。他回忆作为学生时④，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标⑬，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知❸。

如今⑩，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑰，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑪。他预测⑯，到本世纪末⑩，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑬，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑲。

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