這項來自字節(jié)跳動人工智能實驗室（ByteDance Seed）與香港科技大學、北京大學等機構合作完成的突破性研究，于2024年9月發(fā)表在人工智能頂級預印本平臺arXiv上。該研究由王浩哲、闕昊然等研究人員共同完成，論文編號為arXiv:2509.06160v1，詳細內(nèi)容可通過項目頁面https://m-a-p.ai/REER_DeepWriter獲取。

想象一下，當你面對一道復雜的數(shù)學題時，通常會先分析問題，制定解題步驟，然后按步驟求解。但如果給你一個正確答案，讓你反推出解題過程，這聽起來是不是更有挑戰(zhàn)性？這正是這項研究要解決的核心問題。

目前的人工智能在數(shù)學、編程等有標準答案的領域表現(xiàn)出色，因為它們可以通過反復試錯和獎勵機制來學習。就像訓練一只小狗做動作，做對了給零食，做錯了不給，小狗很快就能學會。但當涉及到創(chuàng)意寫作、文章創(chuàng)作這些沒有標準答案的任務時，AI就犯了難。畢竟，一篇好文章的標準因人而異，很難用簡單的對錯來評判。

傳統(tǒng)的AI訓練方法主要有兩種思路。第一種是強化學習，就像教孩子寫作文，需要老師不斷打分指導，但對于創(chuàng)意寫作來說，很難找到一個完美的"評分老師"。第二種是讓AI模仿優(yōu)秀的"老師"（比如GPT-4），但這種方法成本高昂，而且學生永遠無法超越老師的水平。

研究團隊提出了一個全新的解決方案，他們稱之為"逆向工程推理"（REverse-Engineered Reasoning，簡稱REER）。這個方法的巧妙之處在于，它不是從問題出發(fā)找答案，而是從已知的優(yōu)質答案出發(fā)，反推出產(chǎn)生這個答案最合理的思考過程。

就像一個美食家品嘗到一道絕佳菜肴后，試圖反推出廚師的制作過程和思路一樣。研究團隊收集了大量優(yōu)秀的文章和寫作作品，然后讓AI反推：如果要寫出這樣的作品，作者當時可能經(jīng)歷了怎樣的思考過程？

這個過程并非簡單的猜測。研究團隊將其設計為一個精密的搜索問題。他們首先讓AI生成一個初步的思考軌跡，然后通過特殊的評分系統(tǒng)不斷優(yōu)化這個軌跡。評分的標準很有趣：如果這個思考過程能讓最終的優(yōu)質作品顯得"理所當然"，那就是一個好的思考過程。

通過這種方法，研究團隊創(chuàng)建了一個包含2萬個深度思考軌跡的大型數(shù)據(jù)集，命名為DeepWriting-20K。這些軌跡涵蓋了從學術寫作到創(chuàng)意故事創(chuàng)作的25個不同類別。更重要的是，他們還開源了這個數(shù)據(jù)集，讓其他研究者也能從中受益。

基于這個數(shù)據(jù)集，研究團隊訓練了一個名為DeepWriter-8B的AI模型。這個模型的表現(xiàn)令人驚艷：在多個寫作評測基準上，它不僅大幅超越了同等規(guī)模的開源模型，甚至在某些任務上能夠媲美甚至超越GPT-4o和Claude 3.5這樣的頂級商業(yè)模型。

更有趣的是，研究團隊還深入分析了什么樣的思考模式最有效。他們發(fā)現(xiàn)，那些包含"嗯...也許..."、"等等，這有點..."這類自我反思和糾錯的思考軌跡，往往能產(chǎn)生更好的寫作效果。這說明AI也需要學會像人類一樣"邊想邊改"，而不是一條道走到黑。

在技術細節(jié)上，這個方法的優(yōu)勢在于它是"無梯度"的搜索過程，不需要復雜的數(shù)學計算，具有很好的可擴展性。研究團隊通過大量實驗驗證了方法中每個組件的重要性，發(fā)現(xiàn)去除任何一個關鍵部分都會導致性能顯著下降。

這項研究的意義遠不止于技術創(chuàng)新。它為AI在開放性、創(chuàng)意性任務上的應用開辟了新的道路。傳統(tǒng)上，AI在需要標準答案的任務上表現(xiàn)出色，但在需要創(chuàng)造性和主觀判斷的領域總是力不從心。而這項研究證明，通過巧妙的"逆向思考"，AI同樣可以在創(chuàng)意領域發(fā)光發(fā)熱。

對于普通用戶而言，這意味著未來的AI寫作助手將能提供更加深思熟慮、邏輯清晰的創(chuàng)作建議。無論是寫工作報告、學術論文還是創(chuàng)意小說，AI都能展現(xiàn)出更接近人類思維的規(guī)劃和推理能力。

當然，這項研究也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。目前的方法主要針對文本創(chuàng)作，在其他創(chuàng)意領域的適用性還有待驗證。同時，如何確保AI生成的思考過程真實反映人類認知過程，也是一個值得深入探討的問題。

說到底，這項研究最大的貢獻在于它改變了我們思考AI學習的方式。與其讓AI像學生一樣從零開始學習，不如讓它像偵探一樣，從結果反推過程，從優(yōu)秀作品中挖掘隱藏的智慧。這種"逆向工程"的思路，不僅在AI領域具有廣泛應用前景，也為我們理解人類創(chuàng)造性思維提供了新的視角。

研究團隊已經(jīng)將DeepWriter-8B模型和相關數(shù)據(jù)集公開，希望能推動整個領域在開放性生成任務上的進步。對于那些想要深入了解技術細節(jié)的讀者，可以訪問論文的項目頁面獲取更多信息。這項研究無疑為AI在創(chuàng)意寫作領域的發(fā)展奠定了重要基礎，也讓我們對AI未來在更多創(chuàng)造性任務上的表現(xiàn)充滿期待。

Q&A

Q1：REER逆向工程推理方法與傳統(tǒng)AI訓練方法有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)方法是從問題出發(fā)尋找答案，就像學生做題一樣需要反復試錯或模仿老師。而REER是從已知的優(yōu)質答案出發(fā)，反推產(chǎn)生這個答案的思考過程，就像美食家品嘗佳肴后反推制作工藝。這種"逆向思考"的方式避免了創(chuàng)意寫作中難以制定標準評分的問題。

Q2：DeepWriter-8B模型的性能表現(xiàn)如何？

A：DeepWriter-8B在多個寫作評測基準上表現(xiàn)優(yōu)異，大幅超越同等規(guī)模的開源模型，在某些創(chuàng)意寫作任務上甚至能媲美或超越GPT-4o和Claude 3.5等頂級商業(yè)模型。特別是在需要長篇幅、結構化思考的寫作任務上表現(xiàn)突出。

Q3：DeepWriting-20K數(shù)據(jù)集包含什么內(nèi)容，普通研究者能使用嗎？

A：DeepWriting-20K包含2萬個涵蓋25個不同類別的深度思考軌跡，從學術寫作到創(chuàng)意故事創(chuàng)作應有盡有。研究團隊已經(jīng)將這個數(shù)據(jù)集完全開源，任何研究者都可以免費獲取和使用，通過項目頁面https://m-a-p.ai/REER_DeepWriter即可訪問。