谷歌研究：大模型推理智能的‘多角色对话’机制揭秘
（图片来自网络）
近年来，大模型推理能力迎来显著跃迁，谷歌、芝加哥大学等机构的一项研究为该能力提升的原理提供了新解：推理模型并非仅靠“多算几步”，而是内部模拟了类似人类的“多角色对话”互动机制，这种“思维社会”结构助力增强推理效果。
研究指出，推理过程并非单调思考，而是像模拟辩论队一样，模型会争论、纠正观点、表达惊讶并调和冲突，最终得出正确答案。通过对DeepSeek - R1等推理模型推理轨迹的详细分析，发现其视角多样性更高，会激活更广泛的与人格和专业知识相关的特征，并在这些特征间产生充分冲突。
研究采用的方法丰富多样，包括：
- 识别四类对话行为：问答行为、视角转换、观点冲突、观点调和，统计这些行为出现的频率；
- 分析社会情感角色，依据Bales互动过程分析框架，统计12类互动角色（如信息给予、信息征询、积极情感等）的出现情况；
- 识别四类认知行为（结果核验、路径回溯、子目标拆解、逆向推理），评估其对推理准确率的影响；
- 通过稀疏自编码器调控特定特征（如表达惊讶、认同的话语标记），探究会话行为的作用。
实验结果展现，与基线模型和仅指令微调的模型相比，DeepSeek - R1和QwQ - 32B等推理模型，在推理过程中展现出更高频率的对话式行为和社会情感角色。例如，在解决研究生水平的科学推理任务时，DeepSeek - R1会通过“不同意”“提出建议”等社会情绪角色展开对话；而在简单任务中，对话行为则相对有限。
进一步强化学习实验表明，当仅以推理准确率作为奖励信号时，基础模型会自发增加对话式行为；引入对话式脚手架后，模型推理能力提升更显著。这表明，模拟多角色内部对话的“思维社会”机制，能有效提升大模型的推理表现。
谷歌由此提出“通过智能体组织形式系统性利用群体智慧”的新研究方向，该研究也为理解大模型推理能力本质提供了新视角。
（声明：该内容经AI精编）
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