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作者 Mazzystar 想把R1-Zero对人类的贡献告诉给更多不懂AI的人。这篇文章从 AlphaGo 打破围棋人类极限的故事讲起，一路讲到 ChatGPT 的大模型时代，聚焦在当前如何真正“超越人类”的关键：不再依赖人类经验与偏好去训练 AI，而是转向纯粹的强化学习（RL）。
作者用 DeepSeek R1 为例，阐述它如何通过类似 AlphaZero 的自我对弈思路，把人类反馈这层“枷锁”甩开，实现更强大的推理与创造力。也分析了为什么 ChatGPT 等模型的下一步发展必须摆脱对大规模人工标注的依赖，以及 R1-Zero 仅凭客观、可测量的数据，就可训练出超越人类认知范畴的 AI。
看完后，也行你会对“大模型撞墙”的现状、纯强化学习的潜力，以及“对齐人类品味”和“超越人类极限”之间的辩证关系，有更深刻的理解。
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网页链接作者 Mazzystar 想把R1-Zero对人类的贡献告诉给更多不懂AI的人。这篇文章从 AlphaGo 打破围棋人类极限的故事讲起，一路讲到 ChatGPT 的大模型时代，聚焦在当前如何真正“超越人类”的关键：不再依赖人类经验与偏好去训练 AI，而是转向纯粹的强化学习（RL）。
作者用 DeepSeek R1 为例，阐述它如何通过类似 AlphaZero 的自我对弈思路，把人类反馈这层“枷锁”甩开，实现更强大的推理与创造力。也分析了为什么 ChatGPT 等模型的下一步发展必须摆脱对大规模人工标注的依赖，以及 R1-Zero 仅凭客观、可测量的数据，就可训练出超越人类认知范畴的 AI。
看完后，也行你会对“大模型撞墙”的现状、纯强化学习的潜力，以及“对齐人类品味”和“超越人类极限”之间的辩证关系，有更深刻的理解。
