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DeepSeek_自言自语_式思考为何让美国公司争相效仿

2025-02-14 01:31:56
来源:

猫眼影戏

作者:

公磊

手机检察

  猫眼影戏记者 赖源 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

2月10日消息 ,中国人工智能首创公司DeepSeek近期逾越ChatGPT ,登顶应用商店人工智能应用榜首。其乐成的一大概害在于引入了AI领域的最新热门创意——一款在回覆用户问题前会“思考”的聊天机械人。 DeepSeek的“深度思考”(DeepThink)模式在回覆每个问题前都会显示“思考中……”的提示 ,随后生成一连串的推理历程 ,似乎在与自己对话 ,最终得出谜底。这些“自言自语”的思考历程还带有类似“等等”“嗯”“啊哈”这样的口语化表达 ,增强了对人类思维方法的模拟。 这一模式的推出迅速引发热潮 ,美国AI公司也在争相效仿 ,试图逾越DeepSeek。这种“推理式”AI助手在某些任务上简直更准确 ,但它们的类人化思考历程也可能掩盖自身的局限性。 AI的“自言自语”推理技术(又称“思维链”(Chain of Thought)推理) ,在2023年底成为人工智能领域的新趋势。其时 ,OpenAI和谷歌推出的AI工具 ,在解决数学和编程问题时通过逐步推理获得了更高的测试结果。 然而 ,这一新型AI助手起初并未向公共开放。OpenAI于2023年12月宣布了o1系统 ,每月收费200美元 ,并未果真其内部推理机制。而DeepSeek的“思考”应用不但免费提供 ,还开放了其背后的R1推理模型 ,这在开发者群体中引发了极大的关注和讨论。 艾伦人工智能研究所(AI2)研究员内森·兰伯特(Nathan Lambert)体现:“人们迫缺乏待地想将这种新要领应用到种种场景中。” 自DeepSeek崛起并导致美国科技股大跌的两周内 ,OpenAI迅速调解战略 ,在ChatGPT中免费开放部分推理技术 ,并推出了基于该技术的新工具“深度研究”(Deep Research) ,该工具能够通过网络搜索自动撰写报告。 与此同时 ,谷歌也不甘落后 ,于上周宣布其竞争产品“Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”正式面向消费者开放 ,并通过其AI应用Gemini免费提供。 亚马逊的云盘算部分AWS则宣布 ,正大力投资“自动推理(Automated Reasoning)”技术 ,以增强用户信任。 OpenAI随后调解了ChatGPT的界面 ,使其也能向用户展示类似DeepSeek的“思维链”推理历程。 AI公司Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)在一篇关于DeepSeek亮相对中美AI竞争影响的文章中预测 ,美国科技企业很快将投入数亿至数十亿美元 ,推动AI推理技术的升级。 科技行业希望 ,这一技术不但能提升数学和编程能力 ,还能拓展至更广泛的领域 ,打造更接近人类思维方法的通用人工智能(AGI)。 OpenAI首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)在上月的博客文章中体现:“我们现在有信心知道如何构建AGI(通用人工智能)。” 谷歌Gemini副总裁萧茜茜(Sissie Hsiao)也体现 ,推理模型代表了一种AI生长的范式转变。她指出:“推理模型揭开了生成式人工智能的神秘面纱——通过展示其‘思考历程’ ,使其越发透明、可信 ,同时也能更好地完成庞大任务。” OpenAI谈话人尼科·费利克斯(Niko Felix)则体现:“我们希望让更多用户了解推理模型的能力及其运作方法 ,以创立更优质的产品。用户反响标明 ,理解AI如何推理生成谜底 ,不但有助于更明智的决策 ,也能增强对AI回覆的信任。” “撞墙” 硅谷对推理技术的热衷 ,源于对大语言模型下一次突破的追求。这类技术正是ChatGPT及同类人工智能产品的焦点驱动力。 已往 ,OpenAI的乐成推动了整个科技行业围绕一个简单的范式告竣共识:向更庞大的人工智能模型投入更大都据和盘算能力 ,以提升其智能水平。然而 ,近年来 ,这一公式的效果开始趋于停滞。 大语言模型在数学、科学和逻辑等行业基准测试中的提升速度不再像已往那样迅猛 ,而互联网上可用于训练的果真数据也基本被挖掘殆尽。 面对这一挑战 ,谷歌、OpenAI 和Anthropic 等公司开始转向优化现有人工智能模型 ,以进一步挖掘其潜能。 一个备受关注的要领是“思维链”(Chain of Thought)技术 ,它让人工智能在回覆问题时 ,将问题拆解成多个逻辑办法 ,而非直接生成最终谜底。这一技术也是 DeepSeek 等公司所接纳的推理要领的一部分 ,其焦点思路是让模型花费更多时间和盘算资源来推理 ,从而提高回覆的准确性。 这一战略已被证明是有效的 ,尤其是在结合“强化学习”技术后 ,人工智能的推理能力获得了进一步提升。强化学习通过在大宗试错历程中奖励正确谜底 ,引导人工智能系统不绝优化自身行为 ,这也是盘算性能够掌握围棋等庞大游戏的要害。 这一要领特别适用于数学、逻辑和编程等领域 ,因为盘算机可以验证最终谜底的正确性。然而 ,仍然缺乏关于人类如何通过推理解决问题的数据支持。 起初 ,研究人员实验招聘人工标注员 ,纪录他们在回覆问题时的推理历程。但这一要领既缓慢又本钱高昂 ,难以大规模推广。 随着人工智能技术的进步 ,研究人员发明 ,AI 现在可以自己生成大宗类似人类推理历程的“思维链”示例。经过不绝优化 ,研究人员逐步减少了对人工干预的依赖 ,实现了 AI 自主推理的突破。 DeepSeek 在今年1月宣布的技术报告中体现 ,其早期推理模型 R1-Zero 仅通过增加试错轮次 ,便能够自动形成更长的“思维链” ,而无需特别创立特别数据。 艾伦人工智能研究所的研究员内森·兰伯特体现:“实际上 ,你是在搭建一个沙盒 ,让模型在其中自行调解行为。” 尽管人工智能在推理技术上的突破引发了广泛热议 ,但一些专家认为 ,民众的热情可能掩盖了对其局限性的深入探讨。 亚利桑那州立大学盘算机科学教授苏巴拉奥·坎巴姆帕蒂(Subbarao Kambhampati)指出 ,目前仍无法确定“思维链”是否真正反应了人工智能系统的信息处理方法。 他的研究标明 ,在面对实际应用场景 ,如计划与调理任务时 ,人工智能模型的推理能力可能会瓦解。别的 ,目今实验室在训练这些模型时 ,往往更关注最终谜底的准确性 ,而非推理历程的合理性 ,使得推理质量难以量化。 以 DeepSeek 的 R1模型为例 ,其技术论文指出 ,在早期版本中 ,当“思维链”同时包括中文和英文时 ,模型生成的最终谜底更准确。然而 ,研究人员最终选择了一个全英文的自言自语模型 ,仅仅因为用户更偏好这种泛起方法。 对此 ,坎巴姆帕蒂教授体现 ,企业应该让人工智能凭据最能提高谜底准确性的方法“自言自语” ,而不是刻意优化“思维链”以迎合人类用户。他强调:“挣脱这种拟人化的处理方法更为重要 ,因为它并不会影响模型的实际能力。” 然而 ,人工智能行业的生长偏向似乎正与这一看法相悖。自 DeepSeek 崛起以来 ,硅谷的多个推理模型都接纳了类似设计 ,勉励用户相信 AI 的“思维历程”类似于人类推理。 在 ChatGPT 的主页上 ,“推理”模式按钮被安排在聊天框的显眼位置。奥特曼在社交媒体上体现 ,“思维链”功效让 AI 能够“展示其思考历程”。 研究实验室 Cohere for AI 卖力人萨拉·胡克(Sara Hooker)指出 ,关于普通用户而言 ,这种设计让他们感受自己正在“洞察算法的运作方法”。但实际上 ,这种“自言自语”并非真正的透明度 ,而是优化 AI 性能的一种手段。 宾夕法尼亚大学沃顿商学院的人工智能研究教授伊桑·莫利克(Ethan Mollick)增补道 ,这种 AI 展示“内心独白”的方法可能会引发用户的情感共识。他认为 ,相较于 ChatGPT 稳重平淡的回覆作风 ,DeepSeek R1则显得“极端友好 ,甚至迫切希望取悦用户”。 他进一步指出:“如今 ,我们正在见证一个奇怪的现象——硬核盘算机科学与市场营销正在融合 ,甚至连开发者们自己可能都难以区分两者的界限。”(小。

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责编:甘洪

审核:何燕因

责编:朱伟革

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