DeepSeek的AIS发现了真正的人类欲望

DeepSeek在AI奖励模型的突破：增强AI推理与响应

中国AI初创公司DeepSeek与清华大学合作，在AI研究领域取得重大里程碑。他们在AI奖励模型的创新方法有望革新AI系统如何学习人类偏好，可能带来更具响应性和一致性的AI系统。这一突破在他们的论文《推理时扩展的通用奖励建模》中详细描述，展示了一种超越现有奖励建模技术的方法。

理解AI奖励模型

AI奖励模型在强化学习领域，尤其是在大型语言模型（LLMs）中扮演关键角色。这些模型如同数字教育者，提供反馈，引导AI系统朝符合人类期望的结果发展。DeepSeek的论文强调，“奖励建模是引导大型语言模型遵循人类偏好的过程”，凸显其在AI应用扩展到更复杂领域时的重要性。

传统奖励模型在具有清晰、可验证标准的场景中表现出色，但在面对通用领域的多样化、细致需求时表现不佳。DeepSeek的创新直接解决这一问题，旨在提升奖励信号在各种情境下的准确性。

DeepSeek的创新方法

DeepSeek的方法集成了两种新技术：

1. 生成式奖励建模（GRM）： 这种方法在推理时提供更大的灵活性和可扩展性，通过语言提供更详细的奖励表达，而非依赖简单的标量或半标量方法。
2. 自原则化批评调整（SPCT）： 这种学习方法通过在线强化学习促进可扩展的奖励生成，动态生成与输入和响应一致的原则。

据清华大学和DeepSeek-AI的研究员刘子俊表示，这种双重方法使“根据输入查询和响应生成原则，自适应调整奖励生成过程”。此外，该技术支持“推理时扩展”，通过在推理时利用额外的计算资源来提升性能。

对AI行业的影响

DeepSeek的进步正值AI发展的关键时刻，强化学习对增强大型语言模型越来越重要。这一突破的影响深远：

• 增强AI反馈： 更精确的奖励模型带来更准确的反馈，随着时间优化AI响应。
• 提高适应性： 在推理时扩展性能的能力使AI系统能够适应不同的计算环境。
• 更广泛应用： 通用领域奖励建模的改进扩展了AI系统的潜在应用。
• 高效资源使用： DeepSeek的方法表明，增强推理时扩展比训练时增加模型规模更有效，使较小的模型在适当资源下实现相当的性能。

DeepSeek的崛起

自2023年由企业家梁文峰创立以来，DeepSeek迅速在全球AI领域崭露头角。该公司最近升级的V3模型（DeepSeek-V3-0324）拥有“增强的推理能力、优化的前端网页开发和升级的中文写作能力”。致力于开源AI，DeepSeek已发布五个代码库，促进社区的协作与创新。

虽然有关DeepSeek-R2（其R1推理模型的继任者）可能发布的传言甚嚣尘上，但公司官方渠道对此保持沉默。

AI奖励模型的未来

DeepSeek计划开源其GRM模型，但具体时间表尚未披露。此举预计将通过广泛的实验和协作加速奖励建模的进步。

随着强化学习持续塑造AI的未来，DeepSeek与清华大学的工作代表了重要的一步。通过关注反馈的质量和可扩展性，他们正在应对创建更理解和符合人类偏好的AI系统的核心挑战之一。

这种关注模型如何以及何时学习，而不仅仅是模型规模的做法，凸显了AI发展中创新方法的重要性。DeepSeek的努力正在缩小全球技术差距，推动AI成就的边界。