有点深嗜深嗜男同 小说。

这不DeepSeek前脚刚刚上新了一篇对于推理时 Scaling Law 的论文嘛，引得环球纷纷联念念是不是 R2 马上要来了。

然鹅……奥特曼这边却发了一条"变卦"的音讯：

野心改造：咱们可能在几周之后先发布 o3 和 o4-mini。

至于环球翘首以盼的GPT-5，奥特曼默示：

将在几个月之后，况且成果会比咱们领先设念念的还要好。

至于原因，奥特曼也作念出了解释。

大致深嗜深嗜就是，奏凯整合整个本色比他们念念象的要繁贵重多，但愿确保有填塞的智商来撑捏预期的需求。

咱就是说啊，目下的确是 DeepSeek 这边一有点声响，OpenAI 那处就得有点当作来紧跟一下了。

DeepSeek 新论文

在这个小插曲之后呢，咱们仍是把目力聚焦在 DeepSeek 这篇新论文身上。

这篇论文的名字叫作念Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling，由 DeepSeek 和清华大学共同漠视。

这篇征询中枢的亮点，就是漠视了一个叫作念SPCT 形貌（Self-Principled Critique Tuning）的形貌——

初次漠视通过在线强化学习（RL）优化原则和批判生成，罢了推理时膨胀。

之是以要作念这样一项征询，是因为之前环球用奖励模子（Reward Model, RM）在 RL 中为大言语模子生成奖励信号。

但现存的 RM 在通用范围却领路出受限的情况，尤其是在濒临复杂、各样化任务的时刻。

因此，就出现了两个重要挑战点。

一个是通用 RM 需要活泼性（撑捏单反应、多反应评分）和准确性（跨范围高质料奖励）。

另一个则是现存 RM（如标量 RM、半标量 RM）在推理时膨胀性差男同 小说，无法通过加多计较资源权臣晋升性能。

为了措置这个问题，DeepSeek 和清华大学团队便漠视了 SPCT。

举座来看，这项征询主要包含三大中枢时期点。

源泉就是生成式奖励模子（GRM）。

它弃取点式生成奖励模子（Pointwise GRM），通过生成文本形貌的奖励（如 critiques）而非单一标量值，撑捏活泼输入（单反应、多反应）和推理时膨胀。

其中，C 是生成的 critique，fextract 从中索取分数。

接下来，是重要的SPCT了。

主若是通过在线强化学习（RL）老到 GRM，使其能动态生成高质料的原则（principles）和批判（critiques），从而晋升奖励质料。

举座来看，SPCT 是一个两阶段的流程，它们分别是：

拒却式微调（Rejective Fine-Tuning）

：冷启动阶段，通过采样和拒却计营生成启动数据。

基于法例的在线 RL

：使用法例化奖励函数优化原则和批判的生成，饱读动模子离别最好反应。

在此基础上，即是第三个时期点，即推理时膨胀时期。

先是通过屡次采样生成各样化的原则和批判，投票团聚最终奖励，膨胀奖励空间。

再老到一个扶直模子过滤低质料采样，进一步晋升膨胀成果。

基于上述的形貌，团队也对猖狂作念了一波测试。

在 Reward Bench、PPE、RMB 等基准上，DeepSeek-GRM-27B 权臣优于基线形貌（如 LLM-as-a-Judge、标量 RM），且通过推理时膨胀（32 次采样）性能进一步晋升（如 Reward Bench 准确率从 86.0% 晋升至 90.4%）。

一言以蔽之，这篇征询证据了推理时膨胀在通用 RM 中的灵验性，性能卓绝老到时膨胀。

One More Thing

奥特曼发布"变卦"音讯以外，还不忘给我方带一波货，称有两本他切身参与的书行将发布：

一册是 Keach Hagey 写的对于奥特曼本东说念主的书

一册是 Ashlee Vance 写的对于 OpenAI 的书

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2504.02495

参考一语气：

[ 1 ] https://x.com/sama/status/1908167621624856998

[ 2 ] https://techcrunch.com/2025/04/04/openai-says-itll-release-o3-after-all-delays-gpt-5/

[ 3 ] https://x.com/sama/status/1908163013192069460

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—  完  —

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