谷歌最新研究发现，由中国公司开发的先进人工智能推理模型，能够在内部自发模拟类似人类"集体智慧"的讨论过程——如同模型内部在"开一场头脑风暴会"。
这项研究于2026年1月14日发布在开放获取平台 arXiv 上 。研究团队发现，DeepSeek 的 R1 模型和阿里云的 QwQ-32B 模型，会自发生成研究者称之为"思想社会"（societies of thought）的结构——一种多智能体协作机制 。不同"人格"与专业背景的内部思维在这一结构中相互交流、整合，展现出更强的问题解决能力。
研究人员在论文中指出："这些推理模型构建了一种可与人类群体集体智能相对应的计算体系，在结构化的多样性中，蕴藏着更卓越的推理与创新潜力。"
谷歌团队的发现挑战了 AI 推理性能的传统认知。研究表明，性能的提升并非依赖更长的推理链或更复杂的计算，而是来自模型内部认知的"多样性" 。
通过定量分析模型在生成最终答案前的逐步推理轨迹，研究人员发现 DeepSeek-R1 与 QwQ-32B 会展现出近似对话的行为：提问、反驳、视角转换以及调和分歧 。它们在内部形成了如同小组讨论般的互动过程，不同的"内部声音"分别承担分析、质疑或情感调节的角色——例如存在一个"挑刺者"（低亲和性、高尽责性）专门质疑已有假设，另一个"发散者"（高开放性）负责联想类似案例 。
实验显示，当研究者引导模型进行更多"自我对话"时，其推理准确率翻倍——在 Countdown 数学游戏任务中，准确率从 27.1% 跃升至 54.8% 。相比之下，指令微调模型（如 DeepSeek-V3、Qwen-2.5-32B-Instruct）几乎不存在这种多视角对话行为，表现为单向输出的"独白式"推理 。
研究团队采用多种方法量化分析：
对话行为分类：使用 Gemini-2.5-Pro 作为"LLM 评判员"，识别推理轨迹中四类对话行为——问答、视角转换、观点冲突、分歧调和 。
社会情绪角色：基于 Bales 的互动过程分析（IPA）框架，评估模型是否同时展现"提问""给出意见""正向情绪"与"负向情绪"等12种社会交互角色 。
人格与专业多样性：通过大五人格量表（BFI-10）推断不同"内部声音"的人格特质，发现 DeepSeek-R1 在神经质、亲和性维度上的多样性显著高于非推理模型，意味着模型内部更常出现相互挑战与质疑 。
机制可解释性验证：利用稀疏自编码器（SAE）分析 DeepSeek-R1-Llama-8B 的内部激活，发现"对话惊讶"特征（如"哦！""等等"）与推理准确率显著相关，正向激活该特征可同时提升验证、回溯、子目标设定等认知策略 。
这项研究由谷歌"智能范式（Paradigms of Intelligence）"团队主导，领衔者为芝加哥大学社会学博士候选人、谷歌学生研究员 Junsol Kim，通讯作者为谷歌副总裁 Blaise Agüera y Arcas 。其他作者包括芝加哥大学的 Shiyang Lai 和 James Evans，后者同时隶属于圣塔菲研究所 。
研究结果凸显出中国开源 AI 模型在全球研究领域的重要地位正不断上升 。自 DeepSeek-R1 于2025年初以低成本实现与主流美企模型相近性能后，中国模型在学术界与业界引发持续关注。2025年3月，阿里云发布 QwQ-32B 时，其创建者表示该模型"体现了一种古老的哲学精神"，以"真正的好奇与质疑"来处理问题 。
研究指出，AI 的智能结构可能正从"单体算法"转向"集体推理"架构。智能的形成不再仅仅依赖模型规模，而更取决于内部不同思维视角、性格倾向与专业知识的结构化互动 。
论文还发现，通过强化学习训练的基础模型，在只奖励准确性的条件下，会自发产生对话行为；而预先用对话结构进行微调，可加速推理能力的提升——这为未来 AI 智能体的组织与设计提供了新思路 。
虽然这篇论文尚未经过同行评审，但它提出了一种颇具前景的方向——通过组织和引导 AI 内部"群体智慧"，可能帮助模型达到更高水平的逻辑推理和创新能力 。
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谷歌最新研究发现，由中国公司开发的先进人工智能推理模型，能够在内部自发模拟类似人类"集体智慧"的讨论过程——如同模型内部在"开一场头脑风暴会"。
这项研究于2026年1月14日发布在开放获取平台 arXiv 上 。研究团队发现，DeepSeek 的 R1 模型和阿里云的 QwQ-32B 模型，会自发生成研究者称之为"思想社会"（societies of thought）的结构——一种多智能体协作机制 。不同"人格"与专业背景的内部思维在这一结构中相互交流、整合，展现出更强的问题解决能力。
研究人员在论文中指出："这些推理模型构建了一种可与人类群体集体智能相对应的计算体系，在结构化的多样性中，蕴藏着更卓越的推理与创新潜力。"
谷歌团队的发现挑战了 AI 推理性能的传统认知。研究表明，性能的提升并非依赖更长的推理链或更复杂的计算，而是来自模型内部认知的"多样性" 。
通过定量分析模型在生成最终答案前的逐步推理轨迹，研究人员发现 DeepSeek-R1 与 QwQ-32B 会展现出近似对话的行为：提问、反驳、视角转换以及调和分歧 。它们在内部形成了如同小组讨论般的互动过程，不同的"内部声音"分别承担分析、质疑或情感调节的角色——例如存在一个"挑刺者"（低亲和性、高尽责性）专门质疑已有假设，另一个"发散者"（高开放性）负责联想类似案例 。
实验显示，当研究者引导模型进行更多"自我对话"时，其推理准确率翻倍——在 Countdown 数学游戏任务中，准确率从 27.1% 跃升至 54.8% 。相比之下，指令微调模型（如 DeepSeek-V3、Qwen-2.5-32B-Instruct）几乎不存在这种多视角对话行为，表现为单向输出的"独白式"推理 。
研究团队采用多种方法量化分析：
对话行为分类：使用 Gemini-2.5-Pro 作为"LLM 评判员"，识别推理轨迹中四类对话行为——问答、视角转换、观点冲突、分歧调和 。
社会情绪角色：基于 Bales 的互动过程分析（IPA）框架，评估模型是否同时展现"提问""给出意见""正向情绪"与"负向情绪"等12种社会交互角色 。
人格与专业多样性：通过大五人格量表（BFI-10）推断不同"内部声音"的人格特质，发现 DeepSeek-R1 在神经质、亲和性维度上的多样性显著高于非推理模型，意味着模型内部更常出现相互挑战与质疑 。
机制可解释性验证：利用稀疏自编码器（SAE）分析 DeepSeek-R1-Llama-8B 的内部激活，发现"对话惊讶"特征（如"哦！""等等"）与推理准确率显著相关，正向激活该特征可同时提升验证、回溯、子目标设定等认知策略 。
这项研究由谷歌"智能范式（Paradigms of Intelligence）"团队主导，领衔者为芝加哥大学社会学博士候选人、谷歌学生研究员 Junsol Kim，通讯作者为谷歌副总裁 Blaise Agüera y Arcas 。其他作者包括芝加哥大学的 Shiyang Lai 和 James Evans，后者同时隶属于圣塔菲研究所 。
研究结果凸显出中国开源 AI 模型在全球研究领域的重要地位正不断上升 。自 DeepSeek-R1 于2025年初以低成本实现与主流美企模型相近性能后，中国模型在学术界与业界引发持续关注。2025年3月，阿里云发布 QwQ-32B 时，其创建者表示该模型"体现了一种古老的哲学精神"，以"真正的好奇与质疑"来处理问题 。
研究指出，AI 的智能结构可能正从"单体算法"转向"集体推理"架构。智能的形成不再仅仅依赖模型规模，而更取决于内部不同思维视角、性格倾向与专业知识的结构化互动 。
论文还发现，通过强化学习训练的基础模型，在只奖励准确性的条件下，会自发产生对话行为；而预先用对话结构进行微调，可加速推理能力的提升——这为未来 AI 智能体的组织与设计提供了新思路 。
虽然这篇论文尚未经过同行评审，但它提出了一种颇具前景的方向——通过组织和引导 AI 内部"群体智慧"，可能帮助模型达到更高水平的逻辑推理和创新能力 。
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