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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⑦，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④。

他认为这种推理并非人类思维的翻版❸，而是基于数据和算法的独特过程⑩。IT之家援引博文介绍④，Pachocki 解释⑤，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练④，模型吸收海量数据❶，构建一个无意识⑰、无时间线的“世界模型”⑮，以此理解现实的基本框架②。

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⑤，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键⑲。

OpenAI 同时结合传统强化学习❶，处理有明确对错的任务⑰，而 RLHF 则更适合复杂问题⑦，尽管其扩展性有限⑩。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段⑯，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑱，二者需深度融合⑳。

近期一篇论文指出❸，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⑳。例如❶，模型能以更结构化的方式解决已知问题⑥。Pachocki 对此表示认同⑥，并补充❷，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⑰。

对于通用人工智能❶，Pachocki 表示其观点不断演变②。他回忆作为学生时❷，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⑨。

如今①，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑①，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑬。他预测④，到本世纪末❷，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑤，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统❸。

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