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　　这不DeepSeek前脚刚刚上新了一篇关于推理时Scaling Law的论文嘛，引得大家纷纷联想是不是R2马上要来了。

　　大概意思就是，顺利整合所有内容比他们想象的要困难得多，希望确保有足够的能力来支持预期的需求。

　　咱就是说啊，现在真的是DeepSeek这边一有点声响，OpenAI那边就得有点动作来紧跟一下了。

　　在这个小插曲之后呢，我们还是把目光聚焦在DeepSeek这篇新论文身上。

　　之所以要做这么一项研究，是因为之前大家用奖励模型（Reward Model, RM）在RL中为大语言模型生成奖励信号。

　　但现有的RM在通用领域却表现出受限的情况，尤其是在面对复杂、多样化任务的时候。

　　一个是通用RM需要灵活性（支持单响应、多响应评分）和准确性（跨领域高质量奖励）。

　　另一个则是现有RM（如标量RM、半标量RM）在推理时扩展性差，无法通过增加计算资源显著提升性能。

　　它采用点式生成奖励模型（Pointwise GRM），通过生成文本形式的奖励（如critiques）而非单一标量值，支持灵活输入（单响应、多响应）和推理时扩展。

　　主要是通过在线强化学习（RL）训练GRM，使其能动态生成高质量的原则（principles）和批判（critiques），从而提升奖励质量。

　　整体来看，SPCT是一个两阶段的过程，它们分别是：拒绝式微调（Rejective Fine-Tuning）

　　先是通过多次采样生成多样化的原则和批判，投票聚合最终奖励，扩展奖励空间。

　　总而言之，这篇研究证明了推理时扩展在通用RM中的有效性，性能超越训练时扩展。

　　奥特曼发布“变卦”消息之外，还不忘给自己带一波货，称有两本他亲自参与的书即将发布：

　　原标题：《DeepSeek前脚发新论文，奥特曼立马跟上：GPT-5就在几个月后啊》

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