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AI大?？ㄅ廖魇①滵eepSeek 強化學習展現(xiàn)巨大潛力(2)

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2025-02-13 12:54:17  智東西

雖然OpenAI的一些模型也使用了RL技術，性能與DeepSeek-R1相當，但卡帕西表示他大約80%-90%的查詢依然由GPT-4o完成，只有遇到非常困難的代碼和數(shù)學問題時才會使用思考模型。

強化學習是一種強大的學習方式，這一點已在圍棋領域得到驗證。DeepMind開發(fā)的AlphaGo通過自博弈和強化學習突破了人類棋手的實力上限。AlphaGo通過廣泛嘗試制勝策略，甚至超越了頂級玩家李世石。理論上，強化學習可以持續(xù)運行，但由于成本原因，DeepMind團隊選擇在某些時候停止。通過DeepSeek-R1，我們開始看到強化學習在大語言模型推理問題上的巨大潛力。

未來，如果我們繼續(xù)在大語言模型領域擴展強化學習，可能解鎖那些讓人類難以理解的解決方案。這可能包括發(fā)現(xiàn)新的類比、思考策略，甚至是發(fā)明一種更適合思考的語言。實現(xiàn)這些的前提是為模型創(chuàng)造足夠大的問題集，讓其不斷優(yōu)化和完善解決問題的策略。

卡帕西還預言了未來幾大AI趨勢，包括多模態(tài)AI和測試時訓練。由于音頻、圖片、視頻等內容都可以被token化，采用大語言模型的訓練邏輯將提升模型在相關領域的表現(xiàn)。此外，測試時訓練將成為AI研究的前沿方向，允許模型根據(jù)新數(shù)據(jù)微調參數(shù)，更好地應對特定問題。

強化學習作為上一個世代AI能力突破的重要方向，由DeepSeek在生成式AI時代再度發(fā)揚光大。盡管有一些質疑聲音，但許多專注于技術本身的AI開發(fā)者認為，DeepSeek的開源突破對整個AI界的發(fā)展是有利的，他們期待DeepSeek帶來更多驚喜。AI大?？ㄅ廖魇①滵eepSeek！

(責任編輯：盧其龍 CN070)
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