Author: aitrendtrackers@rengongzhineng.io

最近，硅谷又整出了一个新词——“Vibe Coding”（氛围编程），由OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出，核心理念就是“全身心投入氛围，忘掉代码的存在”。 这一概念的本质，是让AI工具（比如Replit Agent）承担编程中的大部分工作，以极快的速度搭建软件。虽然这种方式降低了编程的门槛，但专家们也警告，这并非没有风险。 编程不再靠手，而是靠“感觉” AI 生成代码的能力已经突飞猛进，但Karpathy的“Vibe Coding”概念，彻底打破了传统的编程认知。他在社交平台X上表示：“这已经不能算是真正的编程了，我只是看看、说说、运行、复制粘贴，然后它就能运作。” 早在ChatGPT推出后不久，Karpathy就曾说过：“当下最流行的编程语言是英语。”如今，他的想法进一步演化，认为代码根本不需要深究，AI可以靠几句提示词（prompt）自动生成所需功能。 硅谷大佬们也看到了这种趋势的潜力。OpenAI CEO Sam Altman最近在印度表示，“到2025年底，软件工程将发生巨大变化”。与此同时，扎克伯格也在《Joe Rogan Experience》播客中提到，AI很快就能取代Meta的中级工程师。 “Vibe Coding”怎么玩？ Karpathy分享了自己如何利用AI进行“Vibe Coding”： 这种方式让很多非程序员也能快速上手。剑桥大学AI研究员Harry Law表示：“对于完全没经验的初学者，能在短时间内搭建出一个能运行的项目，带来的满足感是巨大的。” Replit CEO Amjad Masad 透露，75%的Replit用户从未写过一行代码，这正是“Vibe Coding”带来的变化。连AI创业公司Menlo Park Lab的创始人Misbah Syed都表示，现在只需要几个提示词，就能把一个想法变成产品。 “Vibe Coding”也有隐患 但这种新模式并非没有问题。 Law指出，过度依赖AI可能导致开发者缺乏对系统架构和性能优化的理解，而且随着项目规模扩大，AI生成的代码可能会变得难以维护，甚至存在安全漏洞。 一位微软高级软件工程师匿名表示：“这概念有点被过度炒作了。”他认为，AI适合处理零散的任务，但在长期维护和扩展项目时，LLM（大语言模型）会变得混乱，甚至生成大量无用代码。 风投公司A16z的合伙人Andrew Chen也表达了类似的看法：“用最新的AI工具写代码确实很酷，但有时候真的让人抓狂。” Karpathy自己也承认，AI有时候**“修不好bug”，但他的方法是——“换个方式写，或者随便改点东西，错误总会消失”**。 当AI已经在颠覆传统编程方式，是时候让整个行业来一次“Vibe Check”（氛围检测）了。

OpenAI最新动态震惊业界！原本计划推出的o3模型被紧急叫停，取而代之的是一个更“简化”的产品方案。据CEO Sam Altman透露，未来几个月内，OpenAI将直接推出GPT-5，这款新模型将整合o3的技术，并应用于ChatGPT和API服务。换句话说，o3不会作为独立模型发布了。 去年12月，OpenAI曾表示计划在2025年初发布o3。而就在几周前，该公司首席产品官Kevin Weil还在采访中确认o3预计会在2-3月上线。如今，这一计划突然生变，显然是出于更宏观的产品策略调整。 Altman在X上的发文透露，OpenAI意识到当前产品线的复杂性，用户需要在ChatGPT中手动选择模型的体验“让人抓狂”。因此，公司决定采取“统一智能”策略，目标是让AI“开箱即用”，无需用户做过多选择。 此外，Altman还宣布，一旦GPT-5正式上线，所有用户都可以在“标准智能”设定下无限制使用该模型，前提是符合“滥用限制”（具体规则尚未公布）。ChatGPT Plus订阅用户可以使用更高等级的GPT-5智能，而ChatGPT Pro用户则可享受更高级别的智能体验。 更令人期待的是，GPT-5不仅仅是一次升级，还将集成语音、画布（Canvas）、搜索、深度研究等功能。Altman表示，OpenAI的目标是创建一个能自动调节思维时间、适用于各种任务的智能系统，实现真正的“统一AI体验”。 在GPT-5到来之前，OpenAI还计划在未来几周内发布GPT-4.5（内部代号“Orion”）。据悉，这将是OpenAI最后一款非“链式思维”模型。相比之下，o3和其他“推理模型”在数学和物理等领域的表现更加稳定，而Orion在这些方面仍有一定局限性。 OpenAI近年来大力推动推理模型的发展，而这一趋势如今已在行业内引起连锁反应。例如，来自中国的AI实验室DeepSeek近期推出的R1模型在多个基准测试中与o1不相上下。与o1不同的是，R1是一个开源模型，开发者可以自由下载并使用。这无疑给OpenAI带来了新的竞争压力。Altman在社交媒体上坦言，DeepSeek的进展已经缩小了OpenAI的技术领先优势，因此公司决定加快产品发布节奏，以保持市场竞争力。 不过，GPT-4.5（Orion）似乎遇到了一些技术难题。彭博社、《The Information》和《华尔街日报》均报道称，与GPT-4o相比，Orion的提升幅度并不如GPT-4对比GPT-3时那么显著。这或许意味着，真正的革命性突破还要等到GPT-5的发布才能见分晓。

据 报道，OpenAI 正在加紧研发其首款自研 AI 芯片，并计划与 台积电（TSMC） 合作生产。初步试产预计需要数月时间，而大规模量产目标定在 2026 年。 这款芯片将采用 TSMC 最先进的 3nm 制程工艺，确保 OpenAI 在 AI 硬件竞赛中保持领先。项目团队由前 Google 芯片专家 Richard Ho 领导，团队规模目前约 40 人，并与 Broadcom 深度合作，致力于打造一款既能 训练 又能 推理 AI 模型的芯片。不过，初期部署预计规模较小，难以与 Google 或 Amazon 等科技巨头的芯片项目相比。 OpenAI 为何要自研 AI 芯片？ 目前，AI 计算的核心战场仍由 Nvidia 主导，但越来越多的科技巨头开始走向 自主芯片开发，以降低对外部供应商的依赖，同时提升计算效率。Amazon、Microsoft 和 Meta 等公司早已投入巨资打造自家 AI 硬件，而 OpenAI 选择自研芯片，更多是为了在未来的供应链谈判中争取更大话语权。 消息人士透露，OpenAI 此举并不意味着会完全抛弃 Nvidia，而是希望在未来的…

​ 竞赛编程一直以来都是测试编程能力和问题解决技巧的试金石。这类挑战要求选手具备高级算法思维、代码优化能力以及精确执行力，因此也成为 AI 推理能力的重要测试场。虽然 Codex 等早期 AI 模型已经展现出强大的代码生成能力，但它们主要依赖大规模采样和启发式方法，难以真正理解问题并灵活应对。 OpenAI 最新研究突破了这些局限，通过强化学习（RL）大幅提升 AI 在竞赛编程中的推理能力，让 AI 不再只是“拼代码”，而是真正学会如何思考和解决问题。 强化学习 + 竞赛编程：AI 正式进入推理时代 OpenAI 推出的竞赛编程 AI 采用了一种全新的方法，重点在于提升大模型的推理能力，让 AI 在面对复杂问题时能像人类一样分析和优化解法。 研究对比了三种不同模型： o3 模型的表现最为惊人，在 2024 IOI 竞赛中拿下金牌，并在 CodeForces 竞赛平台上达到了 2724 分，超过 99.8% 的人类选手。这一突破表明，AI 不仅能与顶尖程序员媲美，而且可以完全依靠自我学习来解决问题，而不需要人为干预或特殊优化。 ​编辑 技术突破：强化学习让 AI 具备真正的推理能力 OpenAI 的竞赛编程 AI 之所以能超越传统方法，核心在于强化学习和推理能力的结合，带来了更智能、更系统的编程能力。相比于过去依赖暴力搜索和手工规则的 AI，这一方法实现了以下关键进步： 相比于 AlphaCode 这样的竞赛 AI 依赖大规模采样和手工筛选，o3 采用强化学习的方式，真正实现了问题理解和自主推理，而不是单纯地“蒙答案”。 竞赛成绩：AI 已迈入顶级人类程序员行列 OpenAI…

2030年，没有人会记得Kubernetes。 当人类发明了容器技术，还没高兴多久，OKR和SCRUM就来了。而现在，一场新的技术变革已经在酝酿之中——WebAssembly（WASM）正在悄悄取代容器，成为下一代开发者的终极武器。 为什么容器已经变得“讨人厌”？ 容器技术的出现，曾经解决了许多软件开发的痛点。虚拟机虽然功能强大，但并不够轻量，而容器的出现带来了更快的构建速度、几乎瞬间的启动体验，以及更少的虚拟化开销。 然而，到了今天，容器已经变成了让开发者头疼的东西。DevOps的承诺早已被复杂的工具链和过度绑定所侵蚀，程序-容器-Linux三者的紧耦合让开发体验大打折扣。 大多数开发者的目标是写代码、上线新功能、达成季度KPI，不是研究Docker的构建优化。没人会把“提高Docker构建速度”当成核心目标，除非他是刚刚被重新包装成“PlatformOps”（前DevOps，前Ops）的团队成员。 WASM：真正的“写一次，跑遍全球” WebAssembly（WASM）正逐步替代容器，甚至在某些场景中已经做到了。 WASM提供了一种真正的跨平台体验——任何能运行V8引擎的环境，都能执行WASM代码，而现在支持V8的地方越来越多。更重要的是，WASM已经支持多种编程语言编译，而对于尚不支持的语言，未来也能通过WASM解释器运行。 目前WASM的最大障碍是系统接口支持不足，比如文件访问、网络通信等。但这些都是时间问题，等到这些功能完善，WASM将彻底释放潜力。 WASM vs JVM：这次真的不一样？ 当然，反对WASM的人最喜欢拿Java虚拟机（JVM）来对比。毕竟，JVM早就提出了“写一次，跑遍全球”的口号，而且全球超过30亿台设备在运行Java。 但JVM的最大问题是——它的字节码无法在浏览器中运行（RIP Java Applets）。现代应用需要跨平台共享代码，而JVM在这一点上明显力不从心。更何况，现在市场正逐步从JVM迁移到静态编译的二进制文件，比如GraalVM、Kotlin Native、Scala Native等。 WASM在浏览器端的天然兼容性，才是它真正的杀手锏。 微服务时代，WASM如何颠覆游戏规则？ 在微服务架构中，服务之间主要通过HTTP、RPC 或消息队列进行通信。尽管这种解耦方式带来了很多好处，但网络延迟、带宽开销以及系统可靠性问题仍然是摆在开发者面前的挑战。 这正是WASM即将改变游戏规则的地方。 像AWS Lambda这样的无服务器平台已经把微服务拆分到了极致。但Cloudflare Workers的模式更进一步：当一个Worker调用另一个Worker时，它实际上不会发起真正的网络请求，而是直接在同一个V8运行时中执行。 这意味着：✅ 零网络开销 —— 没有额外的网络延迟，调用就像本地函数一样快。✅ 不需要容器 —— Cloudflare Workers完全运行在V8沙盒里，直接支持JavaScript、TypeScript，以及编译成WASM的代码。 相比之下，容器无法在同一进程中调用另一个容器，但V8可以。换句话说，WASM+V8沙盒的模式，能够提供微服务的开发体验，同时享受单体架构的运行效率。 Cloudflare并不是唯一在做这件事的公司。Wasmer等项目也在尝试构建类似的WASM解决方案，未来的应用架构可能将发生彻底的变化。 WASM正在加速普及，开发者该如何准备？ WebAssembly仍然是一项年轻的技术，但发展速度惊人，生态系统正在快速扩展。也许现在它还不适合所有应用场景，但不妨关注它的最新进展。想提前体验未来？可以尝试在Cloudflare Workers上开发项目，感受无容器架构的魅力。 如果你目前的主力语言是Python、Ruby 或 PHP，先别着急，这些语言的WASM支持还在完善中。但如果想提前适应潮流，建议把Go或Rust加入你的技术栈，这样当WASM真正成为主流时，你已经站在了风口上。 如果你还在构建Docker镜像，或许是时候重新思考你的开发体验了。

想象一下，一群刚被炒的程序员坐在躺椅上，一边嗑着爆米花，一边悠哉地看着公司陷入混乱。背景里，AI写出来的代码让服务器起火、机器人发疯、系统屏幕上满是报错信息。而那些炒掉程序员的高管们正疯狂奔跑，试图扑灭自己亲手点燃的大火。 是的，这就是科技行业的现状。曾经被捧上神坛的程序员，现在却被当成“过时的手工业者”，像当年拒绝接受印刷术的抄写员一样被嫌弃。各大公司迷信AI，觉得程序员太贵、太难管、而且“太人类”了。但如果有人真觉得炒掉程序员、全靠AI是个好主意，那可能需要回忆一下——历史上哪个公司炒光工程师后没落得产品崩盘、官司缠身、最后又狼狈招人？不过没关系，继续炒，等着后悔吧。 现在，有三件事即将发生，而对于那些妄想用AI替代程序员的公司来说，没有一件是好事。 1) 新一代程序员会越来越菜 曾几何时，初级程序员们会在真实的代码中摸爬滚打，在系统崩溃中成长，并从经历过无数线上事故的前辈那里学习如何真正思考、优化性能、解决诡异的硬件Bug，打造能在现实世界里稳定运行的系统。 但在AI大潮下，企业已经不愿意投资培养新人。毕竟，AI能生成代码，那还要新人干嘛？导师制？没必要。让年轻人自己摸索？算了，AI写代码更快。 但这其实是个灾难级错误。 新一代程序员将变得像AI的“操作员”，而不是工程师。他们不懂优化算法，不会调试复杂的竞态条件，甚至对如何构建稳定的系统毫无概念。就像只会用自动驾驶的司机，一旦系统失灵，就彻底懵逼。 到时候，企业会突然发现AI并没有那么神奇，它只是堆砌了一堆预测下一个最可能出现的单词的东西（不服来辩）。真正的工程师依然不可或缺——可惜，那些真正懂行的程序员早就被他们拒之门外。 2) 砍掉程序员换AI的公司，很快就会后悔 想象一下，某家科技公司决定裁掉所有开发者，全靠AI写代码。高管们拍拍手，坐等奇迹发生。听起来不错？这就像炒掉消防队，因为“反正我们装了更多烟雾探测器”。 短时间内，一切似乎都很顺利。直到某天，系统出大事了。 比如某家金融科技公司，靠AI写代码，半年后发现自家软件漏洞百出，黑客像薅羊毛一样窃取用户数据。监管部门盯上了，客户跑路了，股价暴跌了。AI呢？它不在乎，它不会加班修Bug，不会负责，只会继续生成更多烂代码——就像一个乱搭积木的小孩，还自信地管那堆坍塌的破砖叫“房子”。 公司慌了，赶紧去找当初被炒掉的程序员们。但这些人早就另谋高就，要么去了创业公司，要么在接外包单，收着高昂的顾问费。曾经“太贵、太难管”的程序员们，现在反倒成了企业求之不得的香饽饽。 3) 真正的程序员会更稀缺、更贵 真正赢家是谁？是那些早就看穿这场闹剧、没去大厂打工，而是转战系统编程、AI可解释性、高性能计算领域的程序员们。他们掌握了AI无法替代的核心技术，而企业很快会发现，只有这些人才能真正解决问题。 但问题来了，届时这些程序员已经所剩无几——要么自己创业，要么被顶级公司抢走，要么已经赚够了，不屑于再被996压榨。 如果企业想请他们回来，那可得准备好大出血。薪资涨得让高管直呼“给不起”，谈判时还得低声下气。就算勉强请到了，他们也不会陪你玩公司政治那一套，他们会收取天价费用，解决你的烂摊子，然后潇洒离去，留下你一个人对着天价账单发呆。 结论：科技界正在自掘坟墓 相信AI能取代程序员，是科技行业目前犯下的最蠢的错误。如果他们继续这样下去，很快就会发现： 但没关系，让这些公司继续作死吧。等他们发现自己走进了死胡同，咱们就拿好爆米花，坐在一旁看好戏。 祝你好运，科技界，你真的需要它。

好戏开场，马斯克又来搞事情！这次，带头的一群投资者宣布，计划对OpenAI进行“恶意收购”。周一，这个财团放出消息，开价高达 974 亿美元，准备吞下OpenAI的全部资产，并表示愿意匹配或超越任何更高的竞标。消息一出，科技圈炸锅了。 但OpenAI的掌门人 山姆·奥特曼（Sam Altman） 显然不打算接招。他直接在X（前Twitter）上回怼：“不用了，谢谢，不过如果你愿意，我们可以用 97.4 亿美元 买下Twitter。”这句话信息量巨大，网友已经开始疯狂解读其中的潜台词。 那么，这次“围攻”OpenAI的都有哪些大佬？ 这个投资财团包括 Baron Capital Group、Valor Management、Atreides Management、Vy Fund III、Emmanuel Capital Management 和 Eight Partners VC。其中，Emmanuel Capital Management 低调得让人摸不着头脑，但其他几个都是妥妥的“马斯克系”成员。 那么，这场豪赌究竟是认真的，还是纯属马斯克式整活儿？ 有分析认为，这可能不仅仅是收购，而是马斯克的“搅局”策略，意在抬高OpenAI的身价，让奥特曼团队不得不花更多钱来回购OpenAI的资产，以便完成其从非营利组织转向商业化的改制。 毕竟，马斯克当年也是OpenAI的创始人之一，最初这个组织是个非盈利AI研究机构，但后来奥特曼主导了一系列商业化改革，让马斯克颇为不满。这次，他带着一帮老朋友杀回来，看来是要把这场AI大战的火药味再加浓一点。

在个人博客的一篇新文章中，OpenAI CEO Sam Altman 抛出了多个“听起来有点奇怪”的想法，包括引入**“计算预算”（Compute Budget）**，以确保全球每个人都能广泛使用AI，并让技术红利得到公平分配。 OpenAI CEO畅谈AGI未来：计算预算、智能普及与全球影响 OpenAI的使命是确保通用人工智能（AGI）造福全人类。在最新的文章中，CEO Sam Altman 提出了三大关键观察，并深入探讨了AGI的经济学、全球影响以及未来的技术发展方向。他指出，AGI的时代即将到来，我们正处于一个至关重要的时刻，需要深刻理解技术的本质及其社会影响。 AGI：人类工具进化的终极形态？ Altman将AGI视为人类科技发展的下一步，就像电力、晶体管、计算机和互联网一样，它是不断进步的工具链的一部分。但与此同时，他也承认，这次的影响或许前所未有。AGI不仅有望推动经济增长到惊人的水平，还可能彻底改变医学、创造力和生活方式。 他乐观地预测，未来十年内，地球上的每个人都可能比今天最有影响力的个人成就更大。不过，短期内，人们的日常生活不会立刻发生巨变，2025年的人类依然会恋爱、组建家庭、在网上争论、去大自然徒步。但长远来看，AGI将深刻重塑社会和经济，创造新的职业、竞争方式和社会价值观。 三大观察：AI经济学的核心规律 Altman总结了关于AI发展经济性的三大观察： AI代理人（AI Agents）：未来的虚拟同事 OpenAI正在逐步推出AI代理人（AI Agents），最终它们将成为**“虚拟同事”**。 一个典型案例是软件工程AI代理，它将能够完成相当于顶级公司工作数年的工程师所能处理的大部分任务（但仅限于几天内的任务）。这些AI代理不会有原创性的“最伟大想法”，需要大量人类监督，在某些任务上非常强大，但在某些方面会表现奇差。然而，一旦拥有1000个，甚至100万个这样的AI代理，整个软件工程行业的形态将被彻底重塑。 这样的AI代理不仅限于编程，还将渗透到各个知识领域。他将AGI类比为晶体管——最初人们意识不到它的意义，但它最终会渗透到经济和社会的每个角落。AI代理人将成为所有行业的基础设施，影响深远。 社会与经济的变革：不平衡的增长与计算预算 Altman强调，确保AGI的收益能够公平分配是关键。历史表明，技术进步虽然提升了整体福祉，但从未自动带来平等，因此需要全新的社会机制来调整资本和劳动的关系。他提出的一个可能方案是**“计算预算”（Compute Budget），即为全球每个人提供一定量的AI计算资源，以确保AI的普及**。不过，他也认为，如果AI的成本持续下降，这一问题可能会自动解决。 AI安全、开源与个人赋权：未来的关键平衡 在安全问题上，Altman表示，OpenAI在推进AGI时将做出一些“不受欢迎的重大决策”。 OpenAI曾承诺，如果有其他安全意识强、价值观一致的团队先一步开发出AGI，OpenAI将停止竞争，转而支持该团队。但如今，OpenAI已从非营利模式转向盈利模式，其目标是2029年实现1000亿美元收入，商业考量可能会影响其承诺的执行。 在开源问题上，Altman承认，OpenAI可能在过去的策略上“站错了队”，未来可能需要更开放地共享技术，但同时也要在安全与个人赋权之间找到平衡。 最终，AI是选择赋权个体，还是被极权政府用来进行大规模监控，将取决于社会如何塑造它。OpenAI的立场是，应让AI更多地促进个人能力，而非助长集权。 结论：AGI的未来将是“每个人都能支配无限的智慧” Altman的最终愿景是： 总结：AGI即将到来，我们做好准备了吗？ Altman的愿景听起来令人兴奋，同时也充满挑战。AGI的未来不是一场静态的革命，而是一场动态的竞赛。最终，人类能否成功驾驭这一最强大的工具，仍然是一个开放的问题。

随着大型语言模型（LLM）深入各类应用场景，其安全性问题也日益凸显。其中，“通用越狱”（Universal Jailbreaks）已成为重大挑战——黑客利用特定提示技巧绕过模型安全机制，从而获取受限信息。这类漏洞可能被用于非法活动，如合成违禁物质或规避网络安全措施。AI技术在不断进步的同时，攻击手段也在同步升级，因此，需要一种既能确保安全性，又不影响实际可用性的防御机制。 Anthropic的“宪法分类器”登场 为应对这一问题，Anthropic研究团队推出了**“宪法分类器”（Constitutional Classifiers），这是一种结构化框架，旨在提升LLM的安全性。该分类器基于符合“宪法原则”的合成数据**进行训练，能够明确划分允许与受限内容，从而提供更灵活的安全防护，并能适应不断演变的攻击策略。 与传统的静态规则过滤或人工审核不同，宪法分类器直接将伦理和安全考量嵌入模型，使其在保证安全性的同时，依然具备良好的用户体验和扩展性。 如何运作？有哪些优势？ Anthropic的宪法分类器围绕以下三大核心展开： ✅ 对抗越狱攻击的鲁棒性：分类器基于宪法规则生成的合成数据进行训练，大幅提升识别和拦截有害内容的能力。 ✅ 实用性与低成本部署：该框架引入的推理开销仅为23.7%，确保其在真实环境中的可行性。 ✅ 适应性强：由于宪法规则可以更新，系统能及时应对新的安全挑战，保持长期有效性。 分类器在输入端和输出端均发挥作用。🔹 输入端分类器：对用户输入的提示词进行审查，阻止潜在有害请求进入模型。🔹 输出端分类器：实时评估模型生成的内容，确保其符合安全规则，必要时进行拦截。 这种逐个token实时评估的机制，在确保安全性的同时，兼顾了用户体验，避免模型“过度防御”导致实用性下降。 实验测试：能否真正防住通用越狱？ Anthropic团队进行了超过3000小时的红队攻击测试，共有405名安全研究员和AI专家参与，结果如下： 🚫 零成功的通用越狱：测试过程中，没有发现任何能稳定绕过防御的“万能越狱”方法。 🔒 95%拦截率：宪法分类器成功阻止了95%的越狱尝试，而未防护模型的拒绝率仅14%，防御能力显著提升。 🎯 极低误杀率：分类器在真实应用中仅额外增加了**0.38%**的拒绝率，表明其不会过度屏蔽正常用户请求。 📌 攻击者主要手法：实验发现，攻击者更倾向于微调措辞或调整回答长度，而非利用系统漏洞进行真正的突破。 尽管没有任何安全系统是100%无懈可击的，但这些实验数据表明，宪法分类器确实显著降低了通用越狱的风险。 结论：AI安全的新范式 Anthropic的宪法分类器为LLM安全性提供了一种更灵活、更可扩展的解决方案。通过围绕明确的宪法原则构建安全机制，该方法既提升了对越狱攻击的防御能力，又避免了传统安全策略中过度限制用户使用的弊端。 随着攻击技术的不断进化，这一框架仍需持续优化，以保持长期有效性。然而，从当前实验结果来看，宪法分类器已经证明了适应性安全防护的可行性，成为AI安全领域的一次重要突破。

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务上展现出惊人的能力，尤其是在数学问题求解和代码生成方面。然而，这些模型仍面临重大挑战：虽然延长推理链可以提高问题解决能力，但往往导致不必要的冗长推理，即便是简单问题也会生成过长的解答。这种“统一长度”的推理方式不仅降低了计算效率，还削弱了其在实际应用中的实用性，使得计算成本和资源消耗大幅上升。 目前，提升LLMs推理能力的方法层出不穷，其中“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）是基础技术之一，它通过将推理拆分为多个离散步骤来提升模型解题能力。在此基础上，研究人员进一步发展出了更复杂的推理策略，例如增加推理步骤的扩展CoT、自我反思机制、多轮推理以及多智能体辩论系统。近年来，一些模型（如OpenAI-o1和DeepSeek-R1）主打超长推理链，以提升复杂任务的解答能力。然而，这类模型无论面对何种问题，都倾向于生成冗长的推理路径，导致计算资源浪费，并增加了碳排放，对实际应用造成阻碍。 为了破解这一难题，Meta AI与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究团队提出了一种创新方法，致力于让模型能根据查询的复杂度自动调整推理长度。相比于以往依赖启发式方法优化token利用率的策略，该研究从强化学习（RL）的角度切入，不直接建模响应长度，而是采用一种“分组方法”，通过对不同类型的回答进行分类，构建覆盖整个响应空间的高效推理框架，同时确保推理效率。 该方法采用序列级符号系统，将复杂的状态转移概率和中间奖励简化处理，把每个响应视为完整单元。系统架构将回答划分为两大类：标准长度的CoT推理，以及需要额外计算成本的扩展推理。模型采用双层优化框架，在凸多面体约束下分配计算资源，确保推理链的长度控制在合理范围内。此外，该算法通过迭代优化，上层问题采用梯度更新求解，而下层优化则在每次迭代中直接计算。 实验结果表明，该方法在多个任务上的表现均取得显著提升。监督微调（SFT）方法的SVSFT与ASV-SFT-1虽然提升了pass@1指标，但推理资源消耗相应增加。值得注意的是，ASV-IuB-q+在50%和75%参数设定下，推理效率提升显著，分别减少4.14%和5.74%的计算开销，同时性能与当前最优的RL自我修正方法SCoRe相匹配。此外，实验还揭示了基于提示（prompting）和SFT方法在绝对提升和效率优化上的局限性，进一步表明RL方法在自我修正方面的潜力更大。 研究团队还提出了IBPO（约束策略优化框架），通过加权监督微调更新机制来优化推理过程。该方法基于CGPO框架，在每次迭代中通过整数线性规划计算最优权重，实现动态推理预算分配，并在数学推理任务上展现出卓越的资源管理能力。尽管计算资源限制仍然是一个挑战，但该框架可通过多步采样积累缓解这一问题。未来，该方法的应用范围有望进一步扩展，研究人员计划在更多LLM任务中测试其可行性，并扩大实验规模，以探索其在不同场景下的潜在价值。