腾牛网超级电玩城

IT之家 5 月 13 日消息⑯，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⑤，AI 推理模型正展现出自主生成知识的潜力⑱。

他认为这种推理并非人类思维的翻版⑰，而是基于数据和算法的独特过程⑧。IT之家援引博文介绍⑯，Pachocki 解释⑥，AI 的学习分为两个阶段：首先是无监督预训练⑰，模型吸收海量数据⑳，构建一个无意识⑧、无时间线的“世界模型”⑱，以此理解现实的基本框架▓。

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⑩。Pachocki 强调⑫，这一阶段在最新的推理模型中尤为关键❸。

OpenAI 同时结合传统强化学习⑳，处理有明确对错的任务⑰，而 RLHF 则更适合复杂问题❸，尽管其扩展性有限⑥。他还质疑预训练与强化学习是否应视为独立阶段▓，认为推理模型的“思考”根植于预训练数据⑤，二者需深度融合⑭。

近期一篇论文指出⑫，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❷。例如⑨，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①，并补充⑩，模型已展现出发现新见解的潜力③，这为 AI 的未来应用奠定了基础⑬。

对于通用人工智能⑥，Pachocki 表示其观点不断演变⑮。他回忆作为学生时①，他认为 AI 掌握围棋是遥不可及的目标①，但 2016 年 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的认知⑨。

如今⑮，他将 AI 的经济价值视为下一个里程碑⑮，强调 AI 需实现商业成果并开展自主研究⑰。他预测❸，到本世纪末⑲，AI 自主研究将取得“实质性进展”⑲，甚至今年内可能出现近乎自主的软件开发系统⑱。

转载：感谢您对电玩城捕鱼种类都有的软件网站平台的认可❶，以及对电玩城捕鱼种类都有的软件原创作品以及文章的青睐⑦，非常欢迎各位朋友分享到个人站长或者朋友圈⑭，但转载请说明文章出处“来源电玩城捕鱼种类都有的软件”⑭。

很赞哦❶！