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IT之家 5 月 13 日消息⑥，科技媒体 The Decoder 昨日发布博文⑩，报道称

OpenAI 高级模型开发负责人 Jakub Pachocki 指出⑪，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑥。

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⑩。IT之家援引博文介绍⑯，Pachocki 解释⑦，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑲，模型吸收海量数据⑱，构建一个无意识▓、无时间线的“世界模型”④，以此理解现实的基本框架⑧。

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⑤。Pachocki 强调⑩，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑮。

OpenAI 同时结合传统强化学习❶，处理有明确对错的任务❷，而 RLHF 则更适合复杂问题⑲，尽管其扩展性有限⑮。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段②，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⑦。

近期一篇论文指出①，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②。例如⑨，模型能以更结构化的方式解决已知问题⑪。Pachocki 对此表示认同⑫，并补充⑮，模型已展现出发现新见解的潜力⑰，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑪。

对于通用人工智能⑮，Pachocki 表示其观点不断演变④。他回忆作为学生时⑲，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⑧。

如今⑬，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑲，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究③。他预测⑫，到本世纪末⑰，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑥，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统❶。

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