为什么 AI 推理对生成式 AI 很重要？
AI 推理对生成式 AI 至关重要，因为它弥合了模式识别与复杂决策之间的差距。传统生成式模型，如 GPT-4 和 DALL-E，擅长基于统计概率生成内容，并能以低延迟快速输出结果。推理框架通过增强基于大语言模型 (LLM) 的传统 AI 系统，使其能够应对动态环境、预测结果并优化流程。由于推理模型在输出前会进行“先思考”，它们通常需要更长时间返回响应，但能提供更高精度和更细致的复杂问题解决方案。
这种整合不仅提升了 AI 的能力，还为人机协作的进步铺平了道路，使 AI 能在各行业提供更具可操作性的洞见。
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AI 推理如何运作？
AI 推理结合先进方法，提升生成模型的逻辑一致性和决策能力。通过集成思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting)、测试时扩展 (Test-Time Scaling) 和强化学习 (Reinforcement Learning) 等技术，AI 系统能更高效可靠地解决复杂问题。
实现这一级别的智能需要强大的算力支持。与传统 AI 模型根据用户提示快速生成单一答案不同，推理模型在推理期间使用额外的计算资源将任务分解为更小的多个步骤，并在得出最佳答案之前对多种潜在回应进行全面思考。
对于更复杂的任务，比如为开发人员生成定制代码，AI 推理模型可能需要数分钟甚至数小时才能返回最佳响应。
AI 推理的核心组件
| 组件 | 作用 |
| 知识表示 | AI 系统以知识图谱、本体论和语义网络等结构化格式存储信息。这些框架映射现实世界的实体与关系，为复杂推理奠定了基础，使其能够理解上下文并进行逻辑推断。 |
| 推理引擎 | 推理引擎使用逻辑规则处理知识库中的数据，以得出新的见解或做出决策。它通过对输入进行分类、应用所学知识并实时生成预测，来模拟人类的推理过程。 |
| 机器学习算法 | 机器学习通过数据模式识别、适应新信息和优化决策，来提升推理能力。监督学习、无监督学习和强化学习等技术助力探索、规划并贴近人类价值观。 |
| AI 推理 token | AI token 通过管理推理任务的计算需求提升推理服务的效率。推理过程可能需要数分钟甚至数小时，而在处理复杂查询的算力消耗可能是传统 LLM 单次推理的百倍以上。Token 能优化计算资源分配，确保高效推理。 |
AI 推理的高级技术
思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting)
- 思维链 (CoT) 提示充分体现了 AI 推理的演变。通过将查询分解为连续的推理步骤，CoT 提示帮助 AI 系统识别关键组件、分析关系并综合得出结论。这种方法增强了生成式 AI 输出的逻辑一致性和可靠性。
测试时扩展 (Test-Time Scaling)
- 测试时扩展是 AI 扩展定律之一，即在推理阶段投入更多计算资源，以提高 AI 模型的准确性。这种方法使大语言模型能够执行多次推理，逐步解决复杂问题。测试时扩展 (也称为长思考) 需要大量计算资源，这推动了对加速计算的进一步需求。
用于推理的强化学习 (Reinforcement Learning, RL)
- 强化学习 (RL) 使系统能够通过试错交互来进行学习，并根据反馈调整策略，从而增强 AI 推理。RL 智能体通过平衡对新策略的探索与对已知有效行动的利用，在游戏和机器人等各种环境中的对多种结果进行评估。DeepSeek-R1 采用了一种多阶段混合方法，其中强化学习增强推理能力，而监督微调 (SFT) 确保输出的内容易于理解。
AI 推理的优势
在任何领域中，推理能力都能赋能 AI 智能体，使其通过为用户提供高效助手来提升效率和生产力，从而加速用户的日常工作。
| 优势 | 说明 |
| 增强对复杂问题的批判性思维 | AI 推理使多智能体系统能够将复杂的请求分解为多个可管理的步骤，从而提高解决问题的准确性和效率。 |
| 增强决策能力 | 通过同时预测和评估多个场景，AI 推理可帮助企业组织做出更明智的战略决策。 |
| 降低风险 | AI 推理通过使系统能够分析海量数据集、识别模式，并以比传统方法更高的准确性和速度预测潜在结果，从而降低了风险。 |
| 支持多步骤规划 | AI 推理擅长处理需要逻辑一致性的复杂任务，例如编程、调度和长期规划。 |
| 提高效率和生产力 | AI 推理可实现工作流程自动化、减少人为错误、优化资源分配并加速决策制定流程，使员工能够专注于高价值任务从而提高整体产出。 |
行业应用场景
AI 推理具有跨行业的变革潜力。
在医疗健康领域，它可以分析海量数据集来预测疾病进展、评估治疗风险并优化药物开发流程。
在零售领域，推理可以通过预测需求、优化库存水平和规划高效的配送路线来改善供应链物流。电子商务中基于推理的聊天机器人和推荐引擎可以提供个性化的购物体验，准确解答客户的疑问，并根据用户偏好推荐产品。
在金融领域，银行可以利用 AI 推理进行欺诈检测、市场风险评估和投资情景模拟。
在制造业中，AI 推理通过对机器设备进行预测性维护、优化生产计划安排以及实现资源利用的最优化，来提高生产效率，减少宕机时间和成本。
在机器人领域，AI 推理使机器能够将复杂任务分解为可管理的步骤，适应新情况，并通过具身思维链推理 (ECoT)、概率建模和强化学习来优化行动。通过对传感器数据的实时分析，机器人可以在医疗环境、工厂、仓库等场所执行复杂的操作。
主流 AI 推理模型
AI 推理模型 (AI reasoning model) 因其能够模拟类似人类逻辑过程的能力，正迅速在企业用户和个人用户中获得广泛欢迎。主要模型包括：
- NVIDIA Cosmos Reason：开放、可定制的 70 亿参数推理 视觉语言模型 (VLM)，专为物理 AI 与机器人设计 —— 让机器人和视觉 AI 代理像人类一样进行推理，利用先验知识、物理理解与常识，在现实世界中理解和行动。
- NVIDIA Llama Nemotron 模型：基于 Meta 的 Llama 模型构建，Llama Nemotron 系列模型包含 Nano、Super 和 Ultra 三种变体，专为边缘设备和数据中心定制。它具备切换式推理能力，在工具调用、数学计算和指令遵循等多步任务中表现出色。
- DeepSeek-R1：以高性价比与强劲性能著称，在数学推理、编程和科学问题求解方面表现优异。它采用强化学习和多阶段训练，使用户能够观察其逐步思考过程，从而增强信任度和可解释性。
- OpenAI o1 与 o3-mini：这些模型在 ChatGPT 上可用，专注于模拟推理，使其能在响应前暂停并反思内部思考过程。OpenAI o3-mini 在 o1 基础上优化，提供更快响应、更低成本，并在 STEM 领域提升准确性。
AI 推理入门指南
NVIDIA Llama Nemotron：通过提供后训练增强功能支持 AI 推理，提升多步数学、编程和决策能力，将准确率提升高达 20%，推理速度优化 5 倍，优于其他推理模型。
为帮助开发者利用 DeepSeek 在推理、数学、编码和语言理解能力方面的优势，拥有 6710 亿参数的 DeepSeek-R1 模型现已作为一项 NVIDIA NIM™ 微服务在 https://www.nvidia.cn/ai/ 上提供。
NVIDIA Blackwell 上的 OpenAI Triton：通过利用先进的 Tensor Core 优化与精度格式，增强矩阵乘法与注意力机制性能 (这两者是推理任务的关键环节)，支持 AI 推理。这种组合提高了计算效率和准确性，从而实现更快的推理和更可靠的输出。
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