蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想

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文章摘要

长思维链作为深度思考的一种实现方式，近年来成为研究下一代基础模型推理能力的热门方向。尽管R1模型展示了强大的性能，但其高维度和高能量的特性导致系统不够稳定。武威从数学角度出发，提出了未来推理模型可能趋向于更低维、更稳定的系统。他指出，物理与化学中的大量现象表明，能量最小的结构才最稳定，因此未来的推理模型可能会追求更低维度的设计。

长思维链推理虽然展示了深度思考的可行性，但其高能耗和高维度的问题限制了其广泛应用。武威认为，未来的推理模型可能会结合系统1（快思考）和系统2（慢思考）的特点，设计出更高效的推理系统。当前的推理模型虽然能够产生正确的结果，但推理过程往往存在错误，纠错成本也随之增加。武威强调，推理过程的重要性不亚于结果，尤其是在数学领域，推理过程中可能产生新的知识，这对人类文明的进步具有深远意义。

在讨论推理的定义时，武威引用了Leon Bottou的观点，认为推理是“代数地操作已有的知识去解决新的问题”。他进一步指出，推理系统应包含一个函数的代数空间，任何问题都能对应到这个空间中的一个函数组合。这与Marvin Minsky在《Society of Mind》中提出的智能体概念相吻合，即智能是由多个小过程组成的，这些过程在遇到复杂问题时会被激活并组合在一起。

推理的核心在于将知识以逻辑的方式组合在一起，解决新的问题。武威认为，推理不仅仅是数学和代码领域的问题，它还可以应用于更广泛的场景，如旅游规划、产品设计等。推理的成功依赖于足够的知识和正确的逻辑，两者缺一不可。R1模型虽然展示了推理的雏形，但其长思维链的实现方式并不一定是最优的，未来的推理模型可能会探索更低维、更稳定的系统。

武威还提到，当前的研究方向之一是高效推理，但这并不是本质的解决方案。他认为，真正的系统性解决方案应该是通过数学模型将推理的能量降下来，而不是在大空间中进行搜索。尽管自回归生成是目前的主流方法，但它可能并不是推理的最佳解法。未来的推理模型可能会结合快思考与慢思考的特点，设计出更高效的推理系统。

推理的潜力尚未完全挖掘，尤其是在深度思考的过程中，可能会产生对人类文明有重大启发的新知识。武威对R1的出现表示振奋，认为它展示了深度思考的规模化实现，但仍有很大的改进空间。未来的研究可能会探索如何通过推理过程创造新的知识，而不仅仅是解决已知的问题。推理模型的发展将继续推动人工智能领域的进步，尤其是在处理复杂任务和创造新知识方面。