這項由馬里蘭大學(xué)計算機科學(xué)系的Jonas Geiping和Tom Goldstein教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊發(fā)表于2025年2月的突破性研究，首次展示了一種全新的人工智能思維方式。該研究論文《用潛在推理擴展測試時計算：一種循環(huán)深度方法》可通過arXiv:2502.05171v2獲取完整內(nèi)容。研究團隊還包括來自圖賓根大學(xué)、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室等多個機構(gòu)的研究人員，他們開發(fā)的模型代碼已在GitHub開源，訓(xùn)練好的模型也在HuggingFace平臺公開可用。

設(shè)想一下這樣的場景：當(dāng)你遇到復(fù)雜問題時，不是立刻脫口而出答案，而是在心中反復(fù)思考、推演，直到想透徹了才開口。研究團隊發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的AI模型就像那些總是急于回答的學(xué)生，缺乏深度思考的能力。它們通常要么依靠龐大的參數(shù)量來"強記硬背"，要么需要把思維過程完全用文字表達(dá)出來，就像必須把所有想法都寫在草稿紙上一樣繁瑣。

這個問題的根源在于，傳統(tǒng)AI模型在回答問題時，就像流水線作業(yè)一樣，每一步都必須產(chǎn)生具體的文字輸出。但人類思考時，大腦中會進行大量無法用語言完全表達(dá)的復(fù)雜處理過程。比如當(dāng)你在心算一道復(fù)雜數(shù)學(xué)題時，腦中會有許多抽象的數(shù)字操作和空間想象，這些過程很難完整地用語言描述出來。

研究團隊的核心洞察是：為什么不讓AI模型也擁有這種"內(nèi)心思考"的能力呢？他們開發(fā)了一種名為Huginn的新型語言模型架構(gòu)，這個名字來源于北歐神話中代表"思考"的烏鴉。這個模型最神奇的地方在于，它可以在給出最終答案之前，在自己的"大腦"里進行多輪深度思考，而這個思考過程完全發(fā)生在高維的數(shù)學(xué)空間中，不需要轉(zhuǎn)化為具體的文字。

一、突破傳統(tǒng)的思維架構(gòu)

想象一下傳統(tǒng)的AI模型就像一臺單程直達(dá)的列車，從問題出發(fā)直接到達(dá)答案，中間不允許停留思考。而Huginn模型更像是一個深思熟慮的專家，遇到問題后會先在心中反復(fù)推敲，每一輪思考都讓理解更深入一層，直到胸有成竹才給出答案。

這種革命性的設(shè)計包含三個核心部分，研究團隊形象地稱之為"前奏-核心-尾聲"結(jié)構(gòu)。前奏部分負(fù)責(zé)理解輸入的問題，就像我們聽到問題時首先在大腦中形成初步印象。核心循環(huán)部分是整個系統(tǒng)的心臟，它會反復(fù)運行來進行深度思考，每一輪循環(huán)都相當(dāng)于在腦中又想了一遍，讓理解更加深入。最后的尾聲部分將思考結(jié)果轉(zhuǎn)化為最終的文字答案。

最巧妙的是核心循環(huán)部分的設(shè)計。每次循環(huán)時，模型不是簡單重復(fù)同樣的計算，而是在一個高維的"思維空間"中不斷優(yōu)化自己的理解。這個過程類似于你在心中反復(fù)琢磨一道難題，每想一遍都有新的收獲和更深的洞察，但這些思考過程并不需要用具體的語言表達(dá)出來。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，這種循環(huán)思考的次數(shù)可以靈活調(diào)整。面對簡單問題時，模型可能只需要幾輪思考就夠了，就像簡單的加法題你很快就能算出答案。但遇到復(fù)雜的推理題或數(shù)學(xué)問題時，模型可以進行幾十輪深度思考，每一輪都讓答案更加準(zhǔn)確。這種靈活性讓同一個模型既能高效處理簡單任務(wù)，又能在需要時展現(xiàn)出驚人的推理能力。

二、小模型的大智慧

這項研究最令人震撼的發(fā)現(xiàn)是，一個僅有35億參數(shù)的小模型，通過深度思考竟然能夠達(dá)到500億參數(shù)大模型的推理水平。這就好比一個普通學(xué)生通過深入思考和反復(fù)推敲，解題能力竟然能夠媲美那些天賦異稟的學(xué)霸。

傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，要讓AI模型變得更聰明，就必須增加更多的參數(shù)，就像給大腦增加更多的神經(jīng)元一樣。但這種方法代價極其昂貴，訓(xùn)練一個500億參數(shù)的模型需要消耗巨大的計算資源和電力。Huginn模型則證明了另一條道路：與其增加大腦的規(guī)模，不如讓現(xiàn)有的大腦學(xué)會更深入地思考。

具體來說，當(dāng)Huginn模型進行32輪深度思考時，它在復(fù)雜推理任務(wù)上的表現(xiàn)可以與參數(shù)量比它大14倍的模型相媲美。在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，這種優(yōu)勢更加明顯。比如在GSM8K數(shù)學(xué)問題測試中，隨著思考輪數(shù)的增加，模型的準(zhǔn)確率可以從不到10%提升到超過40%。這種提升不是線性的改進，而是質(zhì)的飛躍。

更有趣的是，不同類型的問題需要的思考深度也不同。研究團隊發(fā)現(xiàn)，簡單的常識問答題只需要8輪左右的思考就能達(dá)到最佳效果，就像回答"天空是什么顏色"這樣的問題不需要太多思考。但對于復(fù)雜的數(shù)學(xué)推理題，模型可以有效利用多達(dá)64輪的深度思考，每增加一輪思考都能帶來性能的提升。

這種"按需思考"的能力讓Huginn模型具備了前所未有的靈活性。它可以像一個真正的智者一樣，根據(jù)問題的復(fù)雜程度自動調(diào)整思考的深度。遇到簡單問題時快速給出答案，遇到難題時則沉下心來深入思考。

三、訓(xùn)練一個會思考的AI

訓(xùn)練Huginn模型就像培養(yǎng)一個學(xué)生的深度思考習(xí)慣，這個過程充滿了巧思和挑戰(zhàn)。研究團隊面臨的首要問題是：如何讓模型學(xué)會在不同的思考深度下都能給出合理的答案？

他們的解決方案非常巧妙，采用了"隨機深度訓(xùn)練"的方法。在訓(xùn)練過程中，每次給模型一個問題時，會隨機決定讓它思考多少輪再回答。有時候只讓它思考一兩輪就要給答案，有時候讓它深思熟慮幾十輪。這就像訓(xùn)練一個學(xué)生，有時給他充足的時間思考，有時要求他快速應(yīng)答，這樣學(xué)生就能學(xué)會在不同時間約束下都盡力給出最好的答案。

為了模擬這種隨機性，研究團隊設(shè)計了一個特殊的概率分布。大多數(shù)情況下會選擇相對較少的思考輪數(shù)，但也會有一定比例的"深度思考"訓(xùn)練，確保模型能夠充分利用更多的計算資源。這種訓(xùn)練策略的精妙之處在于，它讓模型學(xué)會了一種遞進式的思考模式：先快速形成初步答案，然后隨著思考的深入逐步優(yōu)化和完善。

在具體的訓(xùn)練過程中，研究團隊使用了"截斷反向傳播"技術(shù)來解決內(nèi)存和計算的挑戰(zhàn)。簡單來說，雖然模型在思考時可能進行幾十輪循環(huán)，但在學(xué)習(xí)階段只需要從最后幾輪循環(huán)中吸取經(jīng)驗。這就像學(xué)開車時，你不需要記住每一次轉(zhuǎn)彎的具體細(xì)節(jié)，只需要從最近的幾次操作中總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)。

為了驗證這種訓(xùn)練方法的有效性，研究團隊進行了大規(guī)模的實驗。他們使用了8000億個文本標(biāo)記來訓(xùn)練模型，這相當(dāng)于閱讀了數(shù)百萬本書籍的文字量。訓(xùn)練過程在美國能源部的Frontier超級計算機上進行，使用了4096個GPU，這是有史以來在AMD集群上完成的最大規(guī)模語言模型訓(xùn)練之一。

四、思維軌跡的可視化奇觀

研究團隊做了一件前所未有的事情：他們把AI模型的"思維過程"可視化了出來。這就像能夠看到人類大腦思考時神經(jīng)元的活動軌跡一樣神奇。通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)分析，他們將模型在高維思維空間中的思考軌跡投影到二維平面上，讓我們能夠直觀地看到AI是如何"思考"的。

這些可視化結(jié)果揭示了許多令人驚嘆的發(fā)現(xiàn)。對于簡單的詞匯或概念，模型的思維軌跡通常會快速收斂到一個穩(wěn)定點，就像水滴最終會靜止在容器底部一樣。但對于涉及數(shù)學(xué)推理的關(guān)鍵詞匯，模型的思維軌跡卻呈現(xiàn)出復(fù)雜的螺旋形或軌道形運動模式。

最有趣的發(fā)現(xiàn)是，當(dāng)處理數(shù)學(xué)問題時，模型會在思維空間中進行類似"旋轉(zhuǎn)"的操作。比如當(dāng)遇到數(shù)字"3"時，如果這個數(shù)字出現(xiàn)在數(shù)學(xué)問題的關(guān)鍵位置，模型就會在多個維度上形成復(fù)雜的軌道運動，就像在心中反復(fù)"把玩"這個數(shù)字，從不同角度思考它在問題中的作用。

更神奇的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)模型的思考模式具有"路徑無關(guān)性"。也就是說，無論從什么樣的初始狀態(tài)開始思考，最終都會收斂到相同的結(jié)論。這就像不同的人用不同的思路解同一道題，雖然思考過程可能不同，但最終都會得到正確答案。這種特性證明了模型的思考過程是穩(wěn)定可靠的，不是隨機的碰運氣。

對于需要深度推理的復(fù)雜問題，模型會表現(xiàn)出"滑塊"式的思維模式。在某些維度上，思維狀態(tài)會沿著特定方向持續(xù)移動，就像在心中數(shù)數(shù)或者進行步驟化推理。這種模式特別適合處理需要多步邏輯推理的問題。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，模型能夠自動調(diào)節(jié)思考的深度。面對不同復(fù)雜程度的問題，模型會本能地分配不同的思考資源。簡單問題很快就收斂到穩(wěn)定狀態(tài)，而復(fù)雜問題則會持續(xù)進行深層次的思維活動，直到找到滿意的答案。

五、實際應(yīng)用中的驚人表現(xiàn)

當(dāng)Huginn模型投入實際測試時，它的表現(xiàn)讓人眼前一亮。在廣泛認(rèn)可的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測試中，這個35億參數(shù)的小模型展現(xiàn)出了與70億參數(shù)模型相當(dāng)，甚至在某些任務(wù)上超越它們的能力。

在數(shù)學(xué)推理能力測試中，Huginn模型的表現(xiàn)尤其出色。在GSM8K數(shù)學(xué)問題測試中，當(dāng)模型進行深度思考時，準(zhǔn)確率可以達(dá)到42%，這個成績甚至超過了一些規(guī)模更大的知名模型。更重要的是，這種提升完全不需要額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，僅僅是通過增加思考時間就能實現(xiàn)。

在編程能力測試中，Huginn模型也表現(xiàn)不俗。在HumanEval編程測試中，模型的通過率達(dá)到了23.17%，超過了許多專門針對編程任務(wù)優(yōu)化的大型模型。這說明深度思考不僅對數(shù)學(xué)推理有用，對于需要邏輯性和創(chuàng)造性的編程任務(wù)同樣有效。

特別值得注意的是，模型在處理不同類型任務(wù)時展現(xiàn)出的"智能調(diào)節(jié)"能力。對于事實性問答任務(wù)，比如回答"某個歷史事件發(fā)生在什么時候"，模型通常在8輪思考內(nèi)就能給出最佳答案。但對于需要多步推理的復(fù)雜問題，模型會自動延長思考時間，最多可以進行64輪深度思考。

研究團隊還測試了模型的"持續(xù)改進"能力。他們發(fā)現(xiàn)，即使在32輪思考之后，如果繼續(xù)增加思考輪數(shù)，模型在某些復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)還能進一步提升。這意味著這種深度思考的潛力遠(yuǎn)未達(dá)到上限，隨著計算資源的增加，模型的能力還有很大的提升空間。

更令人興奮的是，這種深度思考能力似乎具有很好的泛化性。即使面對訓(xùn)練時沒有見過的新類型問題，模型也能通過深度思考找到合理的解決方案。這說明模型學(xué)到的不僅僅是特定問題的解題套路，而是一種通用的深度推理能力。

六、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義

Huginn模型的成功不僅僅是一個技術(shù)突破，更代表了AI發(fā)展思路的根本性轉(zhuǎn)變。長期以來，業(yè)界普遍認(rèn)為提升AI能力的唯一途徑就是增加模型規(guī)模，就像建造更大的大腦一樣。但這項研究證明了另一條路徑：與其增加大腦的大小，不如讓現(xiàn)有的大腦學(xué)會更深入地思考。

這種轉(zhuǎn)變具有深遠(yuǎn)的實用意義。訓(xùn)練大型模型需要消耗巨大的能源和計算資源，成本高昂且對環(huán)境造成負(fù)擔(dān)。而Huginn的方法可以在保持相對較小模型規(guī)模的同時，通過增加推理時的計算量來提升性能。這就像用更少的材料建造一座更智能的房子，既經(jīng)濟實惠又環(huán)保節(jié)能。

從計算效率的角度來看，這種方法還有另一個優(yōu)勢：可以根據(jù)需要靈活調(diào)配計算資源。面對簡單問題時使用少量計算，面對復(fù)雜問題時增加計算投入。這種"按需計算"的模式比固定規(guī)模的大模型更加靈活高效。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，這種循環(huán)深度架構(gòu)天然支持許多先進的推理技術(shù)，而這些技術(shù)在傳統(tǒng)模型中需要復(fù)雜的工程實現(xiàn)。比如"自適應(yīng)計算"功能，模型可以自動決定何時停止思考并給出答案。當(dāng)模型發(fā)現(xiàn)后續(xù)思考輪次不再帶來顯著改進時，就會提前結(jié)束思考過程，既節(jié)省了計算資源又保證了響應(yīng)速度。

另一個重要特性是"推測解碼"能力。模型可以先用較少的思考輪數(shù)快速生成一個初步答案，然后再用更深的思考來驗證和改進這個答案。這種機制讓模型既能快速響應(yīng)，又能在需要時提供高質(zhì)量的深度思考結(jié)果。

更值得關(guān)注的是，這種架構(gòu)還支持"記憶共享"。在處理連續(xù)對話或長文本時，模型可以重用之前思考輪次中積累的中間狀態(tài)，避免重復(fù)計算。這就像人類在連續(xù)思考時能夠利用之前的思考成果一樣自然高效。

七、面向未來的無限可能

Huginn模型的成功開啟了AI發(fā)展的新篇章，但這僅僅是個開始。研究團隊認(rèn)為，這種深度思考架構(gòu)還有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ磥砜赡軙砀嗔钊梭@喜的突破。

首先是思考深度的進一步擴展。目前的實驗主要集中在64輪思考以內(nèi)，但理論上這種循環(huán)架構(gòu)可以支持?jǐn)?shù)百甚至數(shù)千輪的深度思考。隨著計算硬件的發(fā)展，未來的AI模型可能能夠進行更加深入和復(fù)雜的推理過程，處理目前人類都難以解決的復(fù)雜問題。

其次是不同領(lǐng)域的專門化發(fā)展。研究團隊發(fā)現(xiàn)，不同類型的問題需要不同的思考模式。未來可能會出現(xiàn)針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的深度思考模式，比如專門用于數(shù)學(xué)推理的"數(shù)學(xué)思考者"，專門用于創(chuàng)意寫作的"文學(xué)思考者"，或?qū)ｉT用于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的"科學(xué)思考者"。

多模態(tài)深度思考也是一個令人興奮的發(fā)展方向。目前的Huginn模型主要處理文本信息，但同樣的原理可以擴展到圖像、音頻或視頻處理。未來的AI可能能夠在看到一張圖片后進行深度的視覺推理，或者在聽到音樂后進行復(fù)雜的情感和結(jié)構(gòu)分析。

協(xié)作思考是另一個有趣的可能性。多個Huginn模型可以并行思考同一個問題，然后交換中間思考結(jié)果，形成一種"集體智慧"。這就像一群專家圍坐一桌討論復(fù)雜問題，每個人貢獻(xiàn)自己的思考角度，最終達(dá)成更深刻的理解。

從更宏觀的角度看，這種深度思考架構(gòu)可能會推動AI向真正的"通用人工智能"邁進一大步。傳統(tǒng)的AI模型更像是擁有巨大記憶庫的圖書館管理員，能夠快速查找和組合信息，但缺乏真正的推理和創(chuàng)新能力。而具備深度思考能力的AI更像是真正的思考者，能夠通過內(nèi)在的推理過程產(chǎn)生新的洞察和解決方案。

當(dāng)然，這項技術(shù)也帶來了新的挑戰(zhàn)和思考。如何確保AI在深度思考過程中不會產(chǎn)生有害或錯誤的推理？如何平衡思考深度與計算效率？如何讓普通用戶能夠理解和信任AI的思考過程？這些問題都需要進一步的研究和探索。

說到底，Huginn模型的出現(xiàn)讓我們看到了AI發(fā)展的另一種可能性：不是通過簡單的規(guī)模擴大，而是通過質(zhì)的提升來實現(xiàn)智能的躍進。這種"少而精"的發(fā)展路徑不僅更加可持續(xù)，也更接近人類智能的本質(zhì)特征。當(dāng)我們能夠創(chuàng)造出真正會思考的AI時，也許就離理解思維本身的奧秘更近了一步。未來的AI助手可能不再是快速的信息檢索工具，而是能夠與我們一起深入思考、共同探索未知領(lǐng)域的智慧伙伴。這樣的前景既令人期待，也提醒我們要以更加負(fù)責(zé)任的態(tài)度來發(fā)展和應(yīng)用這項技術(shù)。

Q&A

Q1：Huginn模型的深度思考能力是如何實現(xiàn)的？

A：Huginn模型采用了循環(huán)深度架構(gòu)，包含前奏、核心循環(huán)和尾聲三部分。核心循環(huán)部分會反復(fù)運行，每次循環(huán)都在高維思維空間中優(yōu)化理解，類似人類在心中反復(fù)思考問題。模型可以進行1到64輪不等的思考，思考輪數(shù)越多，推理能力越強。這種設(shè)計讓3.5B參數(shù)的小模型能夠達(dá)到50B參數(shù)大模型的推理水平。

Q2：這種深度思考方法比傳統(tǒng)AI模型有什么優(yōu)勢？

A：主要優(yōu)勢包括三點：首先是計算效率更高，可以根據(jù)問題復(fù)雜度靈活調(diào)節(jié)計算量，簡單問題快速回答，復(fù)雜問題深度思考；其次是不需要專門的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無需像鏈?zhǔn)剿季S那樣準(zhǔn)備大量推理示例；最后是能夠處理難以用語言表達(dá)的抽象推理，比如空間思維和數(shù)值計算，這些能力在傳統(tǒng)方法中很難實現(xiàn)。

Q3：普通用戶能使用Huginn模型嗎？使用成本如何？

A：研究團隊已經(jīng)在HuggingFace平臺公開了訓(xùn)練好的模型，并在GitHub開源了相關(guān)代碼，技術(shù)人員可以直接使用。對于普通用戶來說，雖然目前還沒有現(xiàn)成的商業(yè)化產(chǎn)品，但由于模型規(guī)模相對較?。?.5B參數(shù)），未來部署成本會比大型模型低很多。這種"小模型+深度思考"的方式有望讓高質(zhì)量AI推理服務(wù)變得更加普及和經(jīng)濟實惠。