有点真义失少女系列。

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 立时要来了。

然鹅……奥特曼这边却发了一条"变卦"的讯息：

蓄意改造：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，奥特曼暗意：

将在几个月之后，并且后果会比咱们开首设念念的还要好。

至于原因，奥特曼也作念出了解释。

未必真义就是，胜利整合统统本体比他们念念象的要弯曲得多，但愿确保有富足的才调来支撑预期的需求。

咱就是说啊，目下确实是 DeepSeek 这边一有点声响，OpenAI 那处就得有点作为来紧跟一下了。

DeepSeek 新论文

在这个小插曲之后呢，咱们仍是把意见聚焦在 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 和清华大学共同暴虐。

这篇探究中枢的亮点，就是暴虐了一个叫作念SPCT 措施（Self-Principled Critique Tuning）的措施——

初度暴虐通过在线强化学习（RL）优化原则和批判生成，终了推理时膨胀。

之是以要作念这样一项探究，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 在通用规模却领会出受限的情况，尤其是在濒临复杂、种种化任务的时分。

因此，就出现了两个要道挑战点。

一个是通用 RM 需要活泼性（支撑单反映、多反映评分）和准确性（跨规模高质地奖励）。

另一个则是现存 RM（如标量 RM、半标量 RM）在推理时膨胀性差，无法通过增多计较资源权贵升迁性能。

为了处分这个问题，DeepSeek 和清华大学团队便暴虐了 SPCT。

合座来看，这项探究主要包含三大中枢时期点。

开首就是生成式奖励模子（GRM）。

它收受点式生成奖励模子（Pointwise GRM），通过生成文本容颜的奖励（如 critiques）而非单一标量值，支撑活泼输入（单反映、多反映）和推理时膨胀。

其中，C 是生成的 critique，fextract 从中索求分数。

接下来，是要道的SPCT了。

主淌若通过在线强化学习（RL）老师 GRM，使其能动态生成高质地的原则（principles）和批判（critiques），从而升迁奖励质地。

合座来看，SPCT 是一个两阶段的历程，它们分别是：

拒却式微调（Rejective Fine-Tuning）

：冷启动阶段，通过采样和拒却战略生成驱动数据。

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，饱读动模子分手最好反映。

在此基础上，就是第三个时期点，即推理时膨胀时期。

先是通过屡次采样生成种种化的原则和批判，投票团员最终奖励，膨胀奖励空间。

再老师一个扶持模子过滤低质地采样，进一步升迁膨胀后果。

基于上述的措施，团队也对扬弃作念了一波测试。

在 Reward Bench、PPE、RMB 等基准上，DeepSeek-GRM-27B 权贵优于基线措施（如 LLM-as-a-Judge、标量 RM），且通过推理时膨胀（32 次采样）性能进一步升迁（如 Reward Bench 准确率从 86.0% 升迁至 90.4%）。

一言以蔽之，这篇探究解说了推理时膨胀在通用 RM 中的有用性，性能卓越老师时膨胀。

One More Thing

奥特曼发布"变卦"讯息除外，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

参考连气儿：

[ 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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