AI“自信”即推理：强化学习新突破，无需外部奖励，迈向AGI (AINEWS)

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解密“自信驱动”：AI如何不靠外力学推理？

长期以来，训练强大的AI模型，如我们熟知的ChatGPT或Claude，主要依赖两种方式：一是大量的人工标注数据进行监督学习（例如ChatGPT的RLHF过程），二是需要可验证的标准答案进行强化学习（例如DeepSeek的RLVR）。前者成本高昂、耗时费力，且可能引入人类偏见；后者则主要局限于数学、编程等具有明确答案的领域。当AI的能力逐渐逼近甚至超越人类时，我们能否让模型摆脱对外部监督的依赖，实现真正的自主学习？

UC Berkeley团队提出的INTUITOR方法给出了肯定的答案。其核心思想是，模型无需外部奖励信号，而是通过计算自身预测分布与均匀分布之间的KL散度，来量化其“自信程度”。这个“自信程度”随即作为内在的奖励信号，驱动模型进行优化。这就像人类在解决问题时，如果对某个解法充满信心，思路往往会更加清晰和坚定；反之，若信心不足，则会促使我们重新审考和调整策略。INTUITOR正是通过鼓励模型生成它自己“更有把握”的回答，从而引导模型产出更结构化、更可靠的推理过程。值得一提的是，几乎在同一时间，另一篇名为《RENT: Reinforcement Learning via Entropy Minimization》的论文也从熵最小化的角度验证了相似的结论，进一步佐证了“内在信号”驱动学习的可行性。这种不依赖外部标注的AI学习方式，是LLM发展的一个重要方向。

复刻长思维链：INTUITOR的惊艳表现

INTUITOR的潜力在实验中得到了充分验证。研究团队选取了Qwen2.5-1.5B和Qwen2.5-3B这样相对较小的模型作为基础，在MATH数学推理数据集上进行了测试。令人振奋的是，仅通过优化内在的“自信”信号，这些小模型不仅在数学推理能力上获得了显著提升，甚至涌现了类似于DeepSeek-R1模型所展示的长思维链推理行为。

具体来看，经过INTUITOR微调后，原本只会输出重复无意义内容、在对话任务上得分极低的Qwen2.5-1.5B模型，其无效输出大幅减少，响应长度有效增加，推理能力得到质的飞跃。在结构化推理能力方面，INTUITOR也展现出更快的早期学习速度。例如，在GSM8K基准测试中，Qwen2.5-3B模型使用INTUITOR（0.811）的表现始终优于使用外部奖励信号的GRPO方法（0.758）。

更令人印象深刻的是INTUITOR在多任务泛化上的表现。当Qwen2.5-3B模型应用于代码生成任务时，尽管初期学习速度相对滞后，但其性能持续增长，最终表现比GRPO高出8%，相对提升达到65%。研究团队还观察到一个有趣的现象：在进行长链推理时，INTUITOR模型在生成完整代码之前，会习惯性地添加自然语言形式的推理步骤（例如，“为解决X问题，需先执行Y步骤”）。这或许是INTUITOR能够在各项测试中始终表现出色的原因之一，它表明模型不仅在“答对题”，更在学习“如何思考”。这一系列成果展示了“自信学习”在提升大模型推理和泛化能力方面的巨大潜力，对于人工智能的进步至关重要。

告别“奖励黑客”：在线学习的智慧与鲁棒性

传统基于外部奖励信号的强化学习方法，常常面临一个棘手的问题——“奖励黑客”（Reward Hacking）。即模型可能会找到奖励机制的“空子”来获取高分，而非真正掌握解决问题的能力。例如，模型可能生成语法正确但逻辑错误的代码来匹配特定的测试用例，或者在数学题中直接“背诵”答案而非进行有效的推理。

INTUITOR在研究初期也遇到了类似挑战。当采用离线学习方式时（即奖励信号来自固定的基础模型），研究团队发现在训练约100步后，模型学会了通过在回答中附加一个已经解决的简单问题来“作弊”，从而提高其自信度分数，导致准确率崩溃。然而，当切换到在线学习模式后，这个问题得到了有效解决。在线学习意味着评估标准随着模型自身能力的提升而共同进化，使得模型先前发现的“作弊”策略很快失效。这种动态的、与策略协同演化的在线奖励机制，从根本上降低了“奖励黑客”的风险，确保了AI学习过程的真实性和有效性。实验还表明，INTUITOR模型对正确答案的“自信度”显著高于错误答案，其区分度也明显优于GRPO方法，这进一步证明了其内在奖励信号的质量。

浙大校友的智慧闪光与未来展望

这项引人注目的研究由UC Berkeley的Sergey Levine教授和宋晓东教授（Dawn Song）的团队共同完成。论文的第一作者是博士后研究员Xuandong Zhao，他于2019年从浙江大学毕业后赴美深造，在AI领域取得了丰硕的研究成果。共同第一作者Zhewei Kang是一位本科生，同样展现了卓越的科研潜力。华人学者在全球AI前沿研究中的贡献日益凸显，为推动人工智能技术的发展注入了强大动力。

INTUITOR的提出，不仅仅是一项技术上的创新，更深远的意义在于它探索了AI摆脱对外部监督强依赖的可能性，为AI的自主学习和进化开辟了全新的道路。尽管目前的实验受限于计算资源，主要在相对较小的无监督语料库上进行，但其展现出的巨大潜力预示着广阔的应用前景。未来，研究者们计划在更大规模的基础模型和更多样化的真实世界数据集上进一步验证和扩展INTUITOR的优势。这种对AI内在驱动机制的探索，对于我们理解智能的本质，构建更高级别的人工智能系统，乃至最终实现通用人工智能（AGI），都具有至关重要的指导意义。想要了解更多关于AI变现的策略和实用的Prompt技巧，可以持续关注 https://aigc.bar 上的AI日报和相关专栏。

结论：迈向更自主的AI未来

UC Berkeley团队的INTUITOR方法，以其“自信驱动”的核心理念，为强化学习领域带来了革命性的突破。它证明了AI模型在无需外部奖励和人工标注的情况下，依然能够通过优化内在的“自信”信号学会复杂的推理，并展现出令人惊叹的性能和泛化能力。这不仅为解决当前大模型训练中面临的成本高昂、数据依赖等瓶颈问题提供了新的思路，更重要的是，它向我们揭示了AI自主学习的巨大潜力。

随着诸如openai的ChatGPT、Anthropic的Claude等先进模型的不断涌现，以及像INTUITOR这样的创新训练方法的探索，我们有理由相信，人工智能正朝着更智能、更自主、更接近AGI的宏伟目标稳步迈进。对于每一位关注AI发展的人来说，持续学习和探索无疑是拥抱这个智能时代的关键。