DeepSeek最新研究论文《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》提出了一种创新方法，通过推理时缩放技术优化奖励模型，从而引导更强大的推理模型生成。该技术标志着这家中国初创公司的一项战略布局——以其现有推理模型为基础，构建新一代奖励模型，进而训练出更先进的推理系统。论文揭示了奖励模型在AI训练中的核心作用：通过动态调整推理阶段的参数缩放比例，可显著提升模型对齐人类价值观的能力。这种技术路径不仅为复杂推理任务的自动化提供了新思路，也预示着AI训练范式可能迎来重大变革，即通过迭代优化的奖励机制来持续提升模型性能。该研究对推进AGI发展具有重要意义，可能影响未来几年AI训练架构的设计方向。