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图 1b 展示了不同自我反思关键词的出现次数。我们可以观察到,Qwen2.5 系列的基础模型在产生自我反思行为方面最为活跃,这也部分解释了为什么大多数开源的 R1-Zero 复现都是基于 Qwen2.5 模型。


近期,缩放定律正受到更多质疑。前Open AI首席科学家伊尔亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)在一次技术峰会上表示,全球训练数据量正在耗尽,这可能意味着无法通过扩大训练数据量来大幅提升AI大模型性能。当可训练数据放缓或停止,即使增加计算资源和模型参数,模型性能提升也有限。这直接冲击缩放定律的假设。


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