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　　近期，人工智能领域再次发生了一场引人注目的较量。DeepSeek与清华大学联合发布了一篇关键论文，题为《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》，它提出了一种创新的方法——SPCT（Self-Principled Critique Tuning）。该研究旨在通过在线强化学习优化奖励信号生成，提高多元化任务的处理能力。而此时，OpenAI似乎感受到了压力，对外发出了一则“变卦”声明：关于GPT-5的发布，他们解读了出现的困难，表明整合所有内容比预期挑战更大，务求确保未来的能力和需求。

　　在DeepSeek的创新背后，研究显示出通用奖励模型（RM）在复杂任务时的局限性，尤其是对灵活性和准确性的双重需求。SPCT方法的提出正是为了应对这些挑战。其核心技术包括生成式奖励模型（GRM）和推理时扩展技术，这些新兴的机制能够在多次采样下生成高质量的奖励信号，使得模型更具适应性和动态性能。

　　通过大量的实验测试，结果表明DeepSeek-GRM-27B在多项基准测试上表现优异，准确率显著超过传统的标量RM，尤其是在RewardBench准确率从86.0%提升到90.4%的成果，展现了推理时扩展的有效性。

　　在这场技术角力中，DeepSeek用其前沿的研究成果引发了OpenAI的迅速反应，显示出当前AI领域竞争的激烈与动态。同时，OpenAI不仅响应挑战，还暗示其团队即将发布关于自身的两本新书，进一步吸引公众关注。这场科学技术的竞赛，无疑会在未来引领更多创新思维。返回搜狐，查看更多