推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。
本期我们有幸邀请到了Pokee AI创始人朱哲清Bill，凭借Bill在Meta和斯坦福大学的丰富经验，尤其是在大规模部署强化学习模型服务数十亿用户方面的实践，他发现了强化学习的巨大潜力。Pokee AI致力于开发卓越的交互式、个性化、高效的AI Agent，结合团队深厚的强化学习专长，打造具备规划、推理和工具使用能力的解决方案，同时减少现有 AI 系统的幻觉问题。
传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。
一项非常鼓舞人心的发现是：DeepSeek-R1-Zero 通过纯强化学习（RL）实现了「顿悟」。在那个瞬间，模型学会了自我反思等涌现技能，帮助它进行上下文搜索，从而解决复杂的推理问题。
2024年11月，艾伦人工智能研究所（Ai2）推出了Tülu 3 8B和70B，在性能上超越了同等参数的Llama 3.1 Instruct版本，并在长达82页的论文中公布其训练细节，训练数据、代码、测试基准一应俱全。
关注NLP领域的人们，一定好奇「语言模型能做什么？」「什么是o1？」「为什么思维链有效？」
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
就在刚刚，网上已经出现了一波复现DeepSeek的狂潮。UC伯克利、港科大、HuggingFace等纷纷成功复现，只用强化学习，没有监督微调，30美元就能见证「啊哈时刻」！全球AI大模型，或许正在进入下一分水岭。
就在本周，Kimi 的新模型打开了强化学习 Scaling 新范式，DeepSeek R1 用开源的方式「接班了 OpenAI」，谷歌则把 Gemini 2.0 Flash Thinking 的上下文长度延伸到了 1M。1 月 24 日上午，百川智能重磅发布了国内首个全场景深度思考模型，把这一轮军备竞赛推向了高潮。
