万字梳理：揭秘 DeepSeek 中的 RL 与 AGI 下一步

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           版权声明  转自AI科技评论，版权属于原作者，仅用于学术分享，如有侵权留言删除 Transformer架构的非递归设计阻碍了跨层的记忆共享，或限制模型泛化能力。 作者丨王悦 编辑丨陈彩娴 在 DeepSeek 能够破圈而出的一众原因中，完全摒弃传统的监督微调（SFT）、转而采用大规模强化学习（RL）的创新之处是关键所在，这使得模型推理能力在质上取得显著突破，更证明了强化学习在提升大语言模型推理能力方面的巨大潜力。 近几年，学界和业界关于 RL 和 LLM 也涌现出了颇多具备开创性意义的研究成果。在 AI 智能体推理与决策研讨会（AIR 2025）上，来自伦敦大学学院、加州大学伯克利分校、普林斯顿大学、华盛顿大学、卡内基梅隆大 ………………………………