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内容详情

色欲漫

作者 | 刘春

出品 | 网易科技

若是AI犯了错 ,它能自己发明并纠正吗?这听起来像科幻 ,但现在酿成了现实 。

权威期刊《自然》用“手艺特技”四个字 ,高度评价了一款AI模子 。这篇报道展现了一个让人略感背脊发凉的事实:DeepSeek的新模子 ,不再需要人类先生拿着红笔修正作业了 。

它内置了一个“永不疲倦的苛刻考官” ,在输出谜底前 ,它会举行无数次的自我质疑和辩说 。?这意味着 ,机械正在掌握人类最引以为傲的能力:反思 。当AI最先学会“吾日三省吾身” ,我们离真正的通用人工智能(AGI)尚有多远?

满分120考了118?DeepSeek的“封神”时刻

(图片由AI天生)

最近 ,中国AI公司DeepSeek宣布了一个重磅新闻:其数学推理模子DeepSeekMath-V2在一项全球最负盛名的本科生数学竞赛中 ,以压倒性优势击败了全球最智慧的人类头脑 。

这项角逐是2024年普特南数学竞赛(William Lowell Putnam Mathematical Competition) 。凭证最近宣布于预印本平台arXiv的论文 ,该模子在总分120分的竞赛中获得了118分 ,而人类参赛者的最高分仅为90分 。

不但云云 ,它在2025年国际数学奥林匹克竞赛(IMO)的问题测试中解出了6道题中的5道 ,准确率达83.3% ,抵达了金牌获得者的水平 。?在2024年中国数学奥林匹克竞赛中 ,它同样体现精彩 。

更要害的是 ,它选择了一条与科技巨头截然差别的蹊径:周全开源 。

这场静默的“奇袭” ,不但仅关乎一块金牌 ,更可能悄然改写AI与基础科学研究的未来游戏规则 。

永不疲倦的“苛刻考官”:AI怎样学会自我审查?

古板的解题AI ,往往像个“黑箱”:输入问题 ,输出谜底 。谜底对错 ,险些成了唯一标准 。

但一个准确的谜底背后 ,完全可能隐藏着过失的推理和幸运的推测 。这对追求绝对严谨的数学证实而言 ,是致命缺陷 。

DeepSeekMath-V2的焦点革命 ,在于它给自己内置了一位“永不疲倦的苛刻考官” 。

(图片由AI天生)

它的事情流程 ,是一个精巧的“天生-验证”增强循环:

· 第一步:证实天生器?实验一步步推导解题历程 。

· 第二步:证实验证器?随即启动 ,以近乎严苛的标准 ,逐行审查每一步逻辑 ,并给出“评分” 。

· 第三步:元验证系统?会对验证器自己的判断举行二次审查 ,确保这个“考官”没有打瞌睡或误判 。

这个“头脑内循环”会一连运转 ,直到天生的证实再也找不出任何瑕疵 。

正如研究者所言 ,这种要领让AI能像真正的数学家一样 ,用自然语言举行严谨、可自我检查的推理 。这不但大幅降低了爆发“幻觉”(事实过失)的概率 ,更主要的是 ,建设了一种本钱更低、更易扩展的可靠性路径 。

蹊径之争:自然语言“内省” vs. 符号工具“外助”

在攻克数学推理高地的征途上 ,巨头们选择了截然差别的手艺蹊径 。DeepSeek的这次亮剑 ,正好与谷歌形成了鲜明比照 。

(图片由AI天生)

· 谷歌DeepMind蹊径:?其旗下的Gemini DeepThink ,接纳了一种经典但 “重型”的计划 。它依赖一个名为Lean的外部符号数学系统来验证推理 。这种要领近乎完善地杜绝了幻觉 ,但价钱高昂——需要大宗数学专家人工编写、校对代码 ,整个历程盘算资源消耗重大 。

· DeepSeek蹊径:?Math-V2则走了另一条路:完全依赖模子自身的自然语言能力举行“内省”式验证 。这种要领的最大优势在于高效与可扩展性 ,极大镌汰了对人类专家的依赖 。

性能上 ,两者在IMO级别的测试中已难分昆季 。但在一些基准测试中 ,Math-V2在基础问题上展现出近乎满分的稳固性 ,而在最前沿的难题上 ,两者仍在强烈竞逐 。

这场“内向思索”与“外向求援”的蹊径之争 ,远未到终局 。

为何选择开源?一场全心结构的生态博弈

与许多将最先进模子牢牢捂在手里的公司差别 ,DeepSeek做出了一个战略性决议:将Math-V2以“开放权重”的形式周全开源 。

这意味着全球的任何研究职员、开发者都可以免费获取这个模子的所有细节 ,并基于它举行自己的实验和再创作 。这绝非简朴的手艺分享 。

(图片由AI天生)

·明牌:剑指500万美元大奖

它直接瞄准了由硅谷投资家设立的“500万美元AI数学奥林匹克奖” ,该奖项的焦点条件就是参赛系统必需开源 。有数学家以为 ,Math-V2是这一奖项的最强有力竞争者 。

·暗线:构建生态 ,制订标准

更深层的是 ,开源是在构建生态和制订标准 。通过提供一套可复现的顶级数学推理训练范式 ,DeepSeek正在吸引全球最智慧的头脑围绕其手艺框架举行立异 。这不但能加速整个领域的前进 ,也将在AI基础研究的国界上 ,树立起一面鲜明的旌旗 。

金牌之后:AI真能成为数学家的研究同伴吗?

只管在奥林匹克竞赛中景物无限 ,但一个冷静的声音必需被闻声 。

竞赛金牌权衡的是解决已知、结构化难题的能力 ,而前沿数学研究 ,探索的是人类认知的边沿 ,是充满未知的漆黑森林 。

(图片由AI天生)

正如专家直言 ,关于一线的数学研究事情者而言 ,还无法从目今这些模子中获得实质性的研究资助 。?AI能够非凡地组合已知知识 ,但在提出真正原创性的、倾覆性的数学意料和理论上 ,仍然前路漫漫 。

然而 ,这丝绝不削弱本次突破的意义 。

它清晰地证实 ,AI已经掌握了举行重大、逐步逻辑推理的要害能力 。这条通往“可靠推理”的蹊径一旦被买通 ,其影响绝不会仅限于数学科场 。

从加速科学盘算验证 ,到辅助编程代码天生 ,再到明确重大系统 ,一个能够“自我审查”、严谨推理的AI ,其潜力是无限的 。

竞赛的金牌虽然耀眼 ,但DeepSeek最令人钦佩的 ,是它推倒了手艺围墙的勇气 。

(图片由AI天生)

当巨头们还在试图用算力和闭源构建护城河时 ,开源让每一个通俗的开发者都有时机站在巨人的肩膀上 ,去触碰科学的星辰大海 。AI的未来不应被少数人垄断 ,而应属于全人类的智慧共振 。

由于手艺最伟大的意义 ,历来不是为了赢 ,而是为了让更多人望见光 。

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