腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
来自主题: AI技术研报
7726 点击 2025-09-18 15:04
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自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
很多人相信，我们已经进入了所谓的「AI 下半场」，一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而，对于这个时代真正缺少的东西，不同的人有不同的侧重，比如（前）OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性，著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》数据显示，中国AI研究人员数量从2015年不到1万人，增长到2024年的5.2万人，年复合增长率高达28.7%。尽管增长迅速，但仍难追上产业扩张的速度。当前中国AI人才缺口超过500万，供需比例为1∶10。
这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
DeepSeek荣登Nature封面，实至名归！今年1月，梁文锋带队R1新作，开创了AI推理新范式——纯粹RL就能激发LLM无限推理能力。Nature还特发一篇评论文章，对其大加赞赏。
人工智能初创公司Invisible Technologies 作为 Scale AI 的竞争对手，在新一轮融资中筹集 1 亿美元资金，这凸显了硅谷投资者对人工智能热潮基础构建模块的持续关注。
等了一百多天，悬念终于揭晓。 9 月 13 日上午，蚂蚁集团开源团队（「开源技术增长」）携《 2025 大模型开源开发生态全景图 》2.0 版，亮相上海外滩大会。