（1）信息生成与信息查询

现在AI大模型中灌入了全人类在互联网上公开的知识。
你现在可以把AI大模型看做是更好的知识搜索引擎。因为传统的搜索引擎只根据关键字匹配返回对应的原始网页链接，你需要自己一个点开去看。现在AI大模型都给你做好重点信息摘要了。

现在AI大模型基于已经实现了70年前人工智能先驱们对AI的所有愿景了：
能听：语音识别
会说：语音合成
会交流：长上下文多轮会话与问答
会看：视觉识别
会写：文本生成/代码生成、机器翻译
会画：视觉生成
会刷数学题库

但是大多数人，面对这些AI擅长的能力，却应用不到自己的日常工作中，只是把AI大模型当做一个更好的知识库搜索引擎在使用。

我个人观点：如果AI要走进大家的日常工作，AI必须提升推理能力。
但AI有推理能力吗？
如果要让AI具备推理能力，应该怎么做呢？

（2）泛化迁移

现在的AI大模型因为位置编码技术原理，导致了AI具有泛化能力。
用专业的话来讲就叫做：模式识别-模式匹配-模式迁移。
用咱们通俗的话来讲就是：举一反三。也就是说：虽然它的知识题库中没有对应的明确的题，但是因为你的问题只是稍作了变形，所以它还是能够识别出来的。
这就类似：有的小孩举一反三能力可以，你把题型稍微变变，他还是能理解。有的小孩举一反三的能力不行，你教给他几种题型，他就会做那几种题型。你稍微变变样子，他就不会了。

因为这样的泛化原理，所以也必然会导致有些问题，AI举一反三错了：你知道是个新问题，AI以为是已有老问题的变形版，所以这就出现了咱们常说的AI幻觉。
现在业界解决举一反三错误的幻觉问题，人们采取的方式就是：家长教育小孩的方式，遇到一件错事，就告诉他什么是对，错了就要受到惩罚。
告诉他什么是对的，这个专业方法词汇就叫：指令学习。
错了就要受到惩罚、对了就收到奖励，这个专业方法词汇就叫：强化学习。

但是我个人感觉，这本质就是人类智力的众包：大家海量的人天天使用大模型，大家发现问题、大家给它指出问题。
从技术视角要解决这个问题，我感觉得采取PK思想：道高一尺魔高一丈，就如同两个AlphaZero下棋AI模型互相PK，在斗争中成长。俗话说：人教人，教不会。事教人，一教就会。

（3）深度思考

去年10月份OpenAI发布了o1，大家开始对深度思考趋之若鹜。而我只看见OpenAI和DeepSeek在用工程视角而非技术创新视角在搞深度思考。
OpenAI和DeepSeek的深度思考，从它暴露出来的思维过程就可以看出，它在：打草稿-试做-验算-纠错。

有的AI大模型装模作样在搞深度思考，我个人感觉它们本质在搞AI Agent那个思路：
第一步：大部分用户都是中庸人，不会目标明确地严谨逻辑地想清楚自己的事。所以现在AI大模型有提示模板自动优化的功能。也就是把你豆子麻子混在一坨，格式化成对AI大模型优化的清晰目的清晰结构逻辑。
第二步：把这个清晰目的清晰结构逻辑的需求，分解为若干个计算机可执行的任务。
第三步：动用各种生态能力，执行这些任务：如调用大模型的现有能力（文本生成/语音生成/图片识别、代码生成/自动化部署/自动化执行）、如通过各种方式（API、命令行、UI点击机器人RPA）调用现有软件工具能力、如利用最新互联网信息（联网搜索）和私有数据能力（文件上传）。
第四步：把各个过程任务产生的结果进行整合，统一呈现给用户。

不管是装模做样搞深度思考，还是真搞深度思考，因为都有复杂需求转化成结构化提示模板、都有提示模板按照思维链进行任务分解环节，所以李逵和李鬼，大家就傻傻分不清了。

当然，o1也仅仅是去年10月份才发布，所以现在很多其他AI大模型对这套工程还没有跟进彻底：
有的AI大模型对短的上下文思维链都Hold不住，这就是人们说的希望AI Agent具有记忆能力。
有的AI大模型对唱的上下文思维链Hold不住，导致长链推理逻辑漂移。

其实这就是AI大模型在长上下文的能力的提升，和记忆能力没有半毛钱关系。
但长上下文能力，除了取决于训练时的样本知识的长度、取决于训练时的内存容量大小，还取决于位置编码的技术创新。

（4）融会贯通

上述咱们讲了：
对于AI没见过的问题，AI使用举一反三泛化能力来解决。虽然会出现举一反三错误导致幻觉问题，也有人类调教、以及技术创新解决思路。
对于复杂问题，AI也使用深度思考反复验证纠偏方案、MoE各种小专家模型组合、AI Agent思维链各种工具组合来解决。

但是AI真要实现人类自己的那种推理能力，我感觉明年会往前走一小步。
为啥这么说呢？
去年年初OpenAI发布Sora但没有干成，今年全世界在视觉方面就进步非常大。我说这话的意思是：人类之所以能有真正的推理能力，其中一个原因就是：通过多模态（视觉/语音/文本），不仅可以学习到更多更立体的信息，而且这些信息如果能融会贯通，那就能表现出更强大的泛化能力。

如果AI推理能力还想再前进一小步，我个人感觉需要咱们再拿起被人们丢弃的符号主义了。
现在的人工智能，主要是神经网络联结主义，这个思路很擅长模糊匹配，有很好的扩展性，但却很难精确地表达。
而符号主义，可以人为地精确地表达，但是很难扩展。

所以，AI大模型提升推理能力，还得需要人机结合：
第一步：AI大模型构建可微分的符号层，人为构建精确规则
第二步：AI大模型通过深度思考生成候选假设
第三步：AI大模型通过Agent技术调用符号引擎做增强验证
第四步：让AI大模型能直接优化逻辑规则