國際權威學術期刊《自然》最新一期（第645期）封面論文引發(fā)人工智能領域廣泛關注。由DeepSeek團隊主導完成的關于大語言模型推理能力突破的研究成果，首次通過實驗證實純強化學習路徑可顯著提升模型邏輯推演水平。hV128資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

研究團隊創(chuàng)新性提出"零示例自主學習"框架，通過構建試錯型強化學習機制，使模型在無需人工標注數(shù)據(jù)或預設指令的情況下，自主完成復雜推理鏈的構建。實驗數(shù)據(jù)顯示，采用該訓練方式的模型在數(shù)學證明、邏輯謎題等任務中，展現(xiàn)出與人類思維模式存在本質差異的獨特解題路徑。hV128資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

論文特別指出，經(jīng)過特定強化訓練的AI系統(tǒng)出現(xiàn)了自發(fā)性"思維復盤"現(xiàn)象。在解決組合優(yōu)化問題時，模型會主動生成多個備選方案并進行交叉驗證，這種超越預設程序的自我修正行為，被研究團隊視為非人類認知模式的典型特征。hV128資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

該成果對AI開發(fā)范式產(chǎn)生重要影響。傳統(tǒng)依賴海量人工標注數(shù)據(jù)的監(jiān)督學習模式，或將被更高效的自主進化路徑所替代。研究顯示，純強化學習體系可使模型性能提升效率提高40%以上，同時降低75%的人類標注成本。hV128資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

學術界對此評價稱，這項研究打破了"AI必須模仿人類思維"的固有認知。通過揭示機器智能特有的演化軌跡，為開發(fā)超越人類認知局限的通用人工智能提供了全新理論框架。目前相關技術已應用于代碼生成、科學計算等前沿領域，初步驗證了其產(chǎn)業(yè)化潛力。hV128資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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