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编者按： 我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。 这种以代码I/O为训练基石的创新，颠覆了自然语言处理的传统路径。通过双向预测机制，模型不仅掌握"给定问题求解答"的正向推理，更习得"根据结果溯原因"的逆向思维，展现出惊人的泛化能力。更革命性的是，其内置的验证闭环让AI首次实现了"知行合一"，代码执行结果即时反馈修正推理偏差，构建起从认知到实践的完整回路 。这个方法的优势在于可扩展性强、通用性好、可验证性强、迁移性强,为提升大语言模型的推理能力提供了一个新的思路。我在smolagents上也发现了这些
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