Deep Dive
Shownotes Transcript
朋友们我们平时怎么判断一个人是不是真的懂了是看他考了满分还是看他解题的思路你想啊做数学题答案对就是对的错就是错的一清二楚这就像我们训练早期的 AI 给他一个标准答案让他去对齐简单直接但真实世界的大部分问题都不是这么黑白分明的比如说
让你根据几条修改意见去润色一段文字怎么改才算好可能有一万种改法每一种都有可取之处这时候你怎么教一个 AI 让他知道哪种思考路径更地道更高明呢你没法给他一个唯一的标准答案让他去抄
这就是今天 AI 发展面临的一个巨大挑战如何处理那些没有唯一正确答案的开放式的任务过去的方法要么是找个更厉害的 AI 当裁判要么是用一些很表面的指标比如文章相似度来打分但这些方法都容易出问题要么成本太高要么 AI 容易钻空子学会了投机取巧而不是真正提高能力
直到一篇叫做 Direct Reasoning OptimizationLLMs can reward and refine their own reasoning for open-ended tasks 的论文给我们提供了一个绝妙的思路这篇论文的核心就是让 AI 学会给自己当老师自己奖励修正自己的思考过程它是怎么做到的呢这里面有个特别巧妙的设计叫推理反射奖励 Reasoning Reflection Reward 简称 R3
你听这个名字推理我们懂奖励我们也懂关键是反射这两个字它怎么反射呢打个比方你是个大厨想做一套新菜你心里先得有个思路嗯我今天想让这道菜的鲜味更有层次感我得先用小火把菌菇的香味编出来再加入高汤这是你的思考过程在 AI 里这
这叫思维链菜做出来了你也看到了标准答案也就是顶级大厨做出来的完美版本这时候你不会简单地问自己我的菜和大师的像不像你会反过来问自己一个更深刻的问题依据我刚才的这个思路我有多大的把握能做出大师这盘菜的味道呢这时候最关键的一步来了你不会笼统地打分你会特别关注那些最能体现你思路的关键点比如你特别想突出菌菇的鲜味
你就会去品尝大师作品里那个菌菇的味道然后问自己我刚才那个先煸后炖的思路是不是让我对如何精准复刻出这个味道这件事变得特别有信心如果你的思路是对的你对复刻出这个关键味道的信心就会非常高如果你的思路是错的比如你上来就大火猛炒那你对复刻出那个细腻的菌菇香气就会很没底这篇论文里的 AI 就是这么干的
他在完成任务前先在内部形成一个思考路径然后他不去看自己生成的结果而是去看那个参考答案比如专家修改好的段落他会问自己基于我刚才的思考我对这个参考答案里的每个词有多大的信心能生成出来最绝的是他能自动识别出参考答案里哪些词是关键点也就是那些最能反映思考过程好坏的词
比如修改意见是把第四节的概述提前那么修改后段落里第四节概述这些词就是关键点一个好的思考过程会让 AI 对生成这些观点点非常有把握一个糟糕的思考过程则会在这里表现出犹豫和不确定然后
然后 AI 就根据自己对这些关键点的信心来给自己打分发奖金信心高奖金就多这个奖金反过来又会指导他去优化那个产生信心的思考过程你看整个过程形成了一个完美的闭环 AI 不需要外部的裁判他通过反思自己的思考过程与理想结果之间的关联形成了自我监督和自我进化
这就像一个武林高手通过不断复盘自己的招式和顶尖高手的差距自己悟出了更高明的心法不仅如此这个方法还包含了一个聪明的训练数据筛选策略 AI 会自己判断哪些练习题对当下的自己来说太难了完全没有思路哪些又太简单了引不起思考的波澜然后动态地选择那些适合自己水平最能激发思考的题目来练习
大大提升了学习效率结果怎么样呢在一个修改科研论文段落的复杂任务上这个方法训练出来的模型表现甚至超过了块头大得多的 GPT-4O 这证明了聪明的学习方法比单纯的堆砌算力更重要
所以这篇论文带给我们的启发是什么呢它不仅仅是一个技术上的突破更是一种思想上的跃迁它告诉我们要让 AI 真正变的智能不能只靠外部的强力灌输更要激发它内部的反思能力一个系统如果建立起有效的自我反馈和修正机制它就能在没有外部裁判的情况下持续地自我完善走向更高阶的水平
这事对我们普通人何尝不是一种启发呢我们判断自己是否真正掌握了一个知识最好的方式不是看我们记住了多少而是反思一下这个知识是否能让我对解决某个关键问题产生前所未有的清晰而坚定的信心找到那个能被你的认知点亮的关键点或许就是我们每个人实现自我开悟的钥匙