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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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