万字梳理：揭秘 DeepSeek 中的 RL 与 AGI 下一步丨AIR 2025

内容深入探讨了DeepSeek模型的进展，该模型显著采用强化学习来增强语言模型的推理能力，与传统的监督微调方法有所不同。它概括了AIR 2025会议的讨论要点，围绕人类推理的AI模拟、强大的决策制定以及AI决策中的伦理考虑展开。一个关键亮点是DeepSeek的开放训练方法，该方法整合了基于人类偏好的指导微调、偏好微调以及带有可验证奖励的强化学习，这种方法可能是实现更自主和适应性AI系统的重要一步。内容还涉及Goedel-Prover模型，这是一个开源的自动定理证明模型，表现出最先进的性能，为形式数学中的AI展示了光明的未来。这篇文章对于那些对AI和形式推理交叉领域感兴趣的人以及正在努力弥合AI和类人决策过程之间差距的人来说尤为重要。- DeepSeek采用大规模强化学习（RL）的创新方法，取得了模型推理能力的显著突破。 - 近几年，关于RL和LLM的研究成果涌现，包括推理决策、AI智能体等领域。 - DeepSeek采用了开放训练方法，经历了指令微调、偏好微调和具有可验证奖励的强化学习三个阶段。 - 通过合成生成的数据和真实数据的混合，DeepSeek实现了推理能力的提升。 - 强化学习的优化算法PPO在推理任务中表现优于DPO。 - 模型的泛化速度与推断事实与原子事实的比例密切相关。 - 模型的内部工作机制和泛化过程需要进一步研究和分析。 - AI在形式化数学中有广泛应用，可以利用定理证明器等工具进行形式化验证。 - 数据稀缺是形式化数学领域的挑战之一，但可以通过自动形式化和合成数据生成来解决。 - AI可以帮助自动形式化和证明搜索，提高形式化数学问题的解决效率。 - 未来的研究方向包括改进自动形式化、提高证明搜索效率、开发更好的价值模型和利用定理证明中的层次结构。 - 形式化数学中存在数据稀缺的挑战。 - 需要获取更多形式化陈述和证明来训练模型。 - Goedel-Prover是一个开源模型，在自动定理证明方面达到了最佳性能水平。 - 在评估模型时，通过率是一个重要指标。 - Goedel-Prover在小型化数据集和PutnamBench基准测试中表现出色。 - 通过迭代训练，可以获取更多形式化陈述和证明。 - Goedel-Prover在解决问题和生成证明方面取得了显著进展。