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IT之家 5 月 14 日消息①，非营利 AI 研究机构 Epoch AI 最新发布报告❸，指出 AI 企业难以从推理模型中④，持续榨取巨大性能收益②，最快在一年内❶，推理模型的进步将放缓⑩。

报告基于公开数据和假设❶，强调了计算资源的限制和研究开销的增加⑯。AI 行业长期依赖这些模型来提升基准表现④，但这种依赖性正面临挑战⑨。

该机构分析师 Josh You 指出推理模型的兴起②，源于其在特定任务上的出色表现⑫。例如⑥，OpenAI 的 o3 模型在最近几个月里⑤，主要提升数学和编程技能②。

而这些推理模型通过增加计算资源来解决问题④，从而提升性能①，不过作为代价⑩，这些推理模型需要更多计算来处理复杂任务▓，因此比传统模型耗时更长⑫。

IT之家注：推理模型的训练过程先是基于海量数据训练一个常规模型③，然后应用强化学习技术②。该技术像给模型提供“反馈”一样②，帮助它优化对难题的解决方案⑯。这种方法推动了 AI 的快速迭代⑰，但也暴露了潜在的瓶颈⑧。

OpenAI 等前沿 AI 实验室正加大对强化学习的投资❸。公司表示⑨，在训练 o3 时⑨，使用了约 10 倍于前代 o1 的计算资源⑦，大部分用于强化学习阶段⑲。研究者 Dan Roberts 透露❷，OpenAI 的未来计划将优先强化学习⑳，并投入更多计算力❶，甚至超过初始模型训练的水平⑱。

这种策略加速了模型的改进⑲，但 Epoch 的分析提醒③，这种改进并非没有上限⑥，计算资源的增加会遇到物理和经济约束④。

Josh You 在分析中详细解释了性能增长的差异⑨。标准 AI 模型训练的性能目前每年翻番⑲，而强化学习的性能每 3-5 个月增长十倍⑳。这种快速增长可能到 2026 年与整体 AI 前沿进展趋同④。

他强调⑬，推理模型的规模化面临不止计算问题❷，还包括高研究开销：“如果研究需要持续的高开销⑫，推理模型可能无法达到预期规模”⑮。

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