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1,3 - 二烯而不是苯。」「另一种可能是高温会导致酮失去 CO 之类的反应但不太可能。」相比之下DeepSeek-V3 在同一问题上的推理轨迹中既没有视角冲突也没有视角切换更不存在分歧表达只是以单线独白的方式连续给出观点和解释且缺乏自我修正缺少不完整的推理。在一个创造性句子改写任务中DeepSeek-R1 同样通过视角冲突展开不同写作风格之间的讨论并伴随「不同意」「提出建议」等社会情绪角色例如「但那样加入了‘根深蒂固’原句里并没有我们应该避免添加新想法。」「等等那不是一个词。」「不过要注意‘cast’ 的力度不如 ‘flung’所以我们用 ‘hurled’ 更合适。」而 DeepSeek-V3 几乎没有出现冲突或分歧只是给出若干建议缺乏 DeepSeek-R1 中那种反复比较、逐步修正的过程。如图 1a 结果表明DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 的对话式行为出现频率显著高于各类指令微调模型。与 DeepSeek-V3 相比DeepSeek-R1 在提问 — 回答0.345、视角切换0.213以及整合与调和0.191方面均显著更频繁。QwQ-32B 相对于 Qwen-2.5-32B-IT 也呈现出高度一致的趋势在提问 — 回答、视角切换、视角冲突和整合行为上均显著更多。值得注意的是无论模型参数规模大小8B、32B、70B 或 671B所有指令微调模型的对话式行为出现频率都始终处于较低水平。如图 1b 所示与对应的指令微调模型相比DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 均展现出更具互惠性的社会情绪角色结构它们既会提出问题、请求指引、意见和建议也会给予回应同时还表现出负向与正向的情绪角色。指令微调模型主要以单向方式给出指引、观点和建议几乎不进行反向提问也缺乏情绪层面的互动其推理过程更像是一段独白而非对话的模拟。本文进一步使用 Jaccard 指数来量化社会情绪角色的互惠平衡性。表明DeepSeek-R1 在推理过程中更倾向于以互相协调的方式组织不同角色而不是将它们孤立地、零散地使用。QwQ-32B 相对于 Qwen-2.5-32B-IT 也表现出一致的趋势。进一步考察发现当 DeepSeek-R1 面对更高难度的问题时对话式行为和社会情绪角色会更加明显。例如在复杂度最高的任务中如研究生水平的科学推理GPQA以及高难度数学题模型展现出非常明显的对话特征而在布尔表达式、基础逻辑推理等较为简单、程序化的任务中对话行为则非常有限。对话特征引导可提升推理准确率在观察到推理轨迹中广泛存在对话式行为之后作者进一步提出一个问题这些与对话相关的行为是否真的有助于提升模型的推理表现具体实验选用了 Countdown 游戏如图 2b 所示对对话式惊讶特征进行正向引导10会使 Countdown 任务的准确率从 27.1% 提升至 54.8%几乎翻倍而进行负向引导−10则会将准确率降低至 23.8%。当引导强度从 0 增加到 10 时四类对话式行为均显著增强相反当引导强度从 0 降至 −10 时这些对话行为会被系统性抑制。例如扩展数据表 1 所示正向引导10会诱发模型在推理过程中主动质疑先前的解法如「等等让我再看看…… 另一个思路是……」体现出明显的视角切换和观点冲突而负向引导−10则会生成相对平铺直叙的推理文本缺乏内部讨论和自我辩论的过程。综合来看这些发现表明对话特征通过两条路径提升推理能力一方面它们直接帮助模型更有效地探索解空间另一方面它们通过脚手架式地支持验证、回溯和子目标分解等认知策略推动系统性的问题求解过程。强化学习实验为进一步检验当只奖励正确答案时大模型是否会自发强化对话式行为为此作者设计并实施了一项自教式强化学习self-taught RL实验。结果显示对话式结构本身能够在强化学习过程中促进推理策略的自发涌现与加速形成。了解更多内容请参考原论文。阅读最新前沿科技趋势报告请访问欧米伽研究所的“未来知识库”https://wx.zsxq.com/group/454854145828未来知识库是“欧米伽未来研究所”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。