近日，快手Kwaipilot團隊宣布了一項技術(shù)突破，他們開源了一款名為KwaiCoder-AutoThink-preview的自動思考大模型。這款模型是團隊針對當(dāng)前深度思考大模型普遍存在的“過度思考”問題，進行深入研究后取得的成果。

為了解決這一問題，Kwaipilot團隊提出了一種創(chuàng)新的自動思考模型訓(xùn)練范式，并基于傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)算法GRPO，進一步研發(fā)了帶有過程監(jiān)督的強化學(xué)習(xí)方法Step-SRPO。這一新方法旨在提升模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)，使其能夠更加智能地應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。

KwaiCoder-AutoThink-preview模型的最大特點在于，它融合了“思考”與“非思考”兩種能力，被形象地稱為“DeepSeek-V3 & R1 合體”。這款模型能夠根據(jù)問題的難易程度，自動切換思考形態(tài)，從而在不同類型的任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能。在多個評測榜單上，這款模型在“思考”和“非思考”模式下均取得了顯著的性能提升，特別是在代碼和數(shù)學(xué)類任務(wù)上，自動思考模式下的模型得分提高了近20分。

值得注意的是，即使在未開啟思考模式的情況下，這款模型也展現(xiàn)出了不俗的性能。這得益于其更優(yōu)的推理形態(tài)，使得模型在部分榜單中的性能有了小幅度的提升。這一發(fā)現(xiàn)無疑為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了新的啟示，也展示了Kwaipilot團隊在技術(shù)研發(fā)方面的深厚實力。

據(jù)快手技術(shù)團隊介紹，他們將繼續(xù)基于preview版本模型進行研發(fā)，進一步增強其推理能力和支持更完善的思考中工具使用能力。同時，他們也承諾將全部技術(shù)細節(jié)和訓(xùn)練方法開源，為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究者提供更多的參考和借鑒。這一舉措無疑將推動深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進一步發(fā)展，為人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新注入新的活力。