戍天九思：DeepSeek新模型探路AGI——“生成器+验证器”双...

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　　据11月28日新华财经报道，11月27日晚间，DeepSeek在HuggingFace推出新型数学推理模型DeepSeekMath-V2，新模型采用可自我验证的训练框架。在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和2024年中国数学奥林匹克竞赛（CMO 2024）中均达到金牌水平，并在2024年普特南数学竞赛（Putnam 2024）中取得118/120（近乎满分）的优异成绩。团队表示，该成果验证了自验证推理路径的可行性，为构建可靠数学智能系统提供新方向。

　　笔者联想到，从谷歌围棋到华为智驾，再到 DeepSeek的最新数学模型，可以清晰看到 AI进化路线正在趋向于同一套“生成器+验证器”双模型协同框架：一个模型负责“大胆提出方案”，另一个模型负责“仔细审查并反馈”，两者通过强化学习闭环持续迭代。这如同卡尼曼关于人类认知的“快思考与慢思考”，是否也意味着“生成器+验证器”双模协同框架就是AGI技术路线呢？

　　第一阶段AlphaGo：决策智能的“策划—评估”范式

　　谷歌围棋（2016-2017）：落子选择器 + 棋局评估器

　　落子选择器——生成系统。基于当前棋局，快速生成少数几个最有可能的、有价值的候选动作。它的作用是缩小搜索空间，提高效率。

　　棋局评估器——验证系统。给定一个棋局，判断当前局面的胜率。它的作用是评估未来价值，为决策提供长远依据。

　　工作流程——通过蒙特卡洛树搜索将两者结合，在“生成候选动作”和“评估局面优劣”之间不断循环，最终选出一个不仅当下看起来好，而且长远胜率最高的动作。

　　结果——AlphaGo/AlphaZero以 4:1 击败李世石、3:0 击败柯洁，首次证明“生成-评估”闭环可在超高复杂度任务中超越人类顶级专家。

　　AGI意义——首次在复杂决策任务中实现了直觉（快速生成）与深思（长远评估） 的有效结合。

　　第二阶段华为智驾：具身智能的“感知—规划”范式

　　11月12日，华为发布十大发明，其中之一是基于实时环境认知的辅助驾驶新范式。笔者最为看好，这是华为“界”和“境”两大系列智驾技术脱颖而出的关键，也是中国最有可能从空间智能技术路线突破AGI的技术。华为基于实时环境认知的辅助驾驶新范式有两大突破：

　　华为ADS 3.0/4.0（2024-2025）：障碍物探测器 + 道路生成器

　　▲基于实时环境认知的辅助驾驶新范式是华为十大发明之一。

　　GOD障碍物探测器——感知生成系统。它将原始的传感器数据“生成”为有意义的、带有时空属性的物体列表（障碍物、车辆、行人等）。这相当于为世界构建一个实体的、动态的清单。

　　RCR道路生成器——认知生成系统。它基于感知到的环境（路沿、其他车辆轨迹等），推理出“看不见但应该存在”的驾驶规则和路径。这相当于为行动构建一个可行的、结构化的蓝图。

　　工作流程——感知系统不断生成世界的动态模型，认知系统基于这个模型生成可执行的轨迹，规划系统再据此做出最终的控制指令。

　　结果——城区无图 NCA 体验提升 30% 以上，重刹率下降，实现“有路就能开”的类人驾驶。一旦实现L5自动驾驶，中国就有可能率先打通AGI技术路线。

　　AGI意义——将智能从抽象的符号世界（物体）落地到连续的物理世界。它处理的是不确定性下的实时感知与行动，是AGI具身化不可或缺的一环。

　　第三阶段DeepSeekMath-V2：认知智能的“生成—验证”范式

　　DeepSeekMath-V2（2025-11）：LLM 证明生成器 + LLM 证明验证器

　　LLM生成器——思维链生成系统。它负责根据问题，逐步推理并生成一个候选答案以及完整的解题过程。

　　LLM验证器——逻辑一致性验证系统。它不直接解题，而是像老师一样，严格审查生成器提供的解题过程，检查其每一步的逻辑是否严谨、计算是否正确、结论是否合理。

　　工作流程——生成器提出解决方案，验证器进行批判性审核。这个过程可以迭代多次，验证器可以提供反馈，引导生成器修正错误，直至得到一个高置信度的答案。

　　结果——在IMO 2025、CMO 2024 达到金牌线，Putnam 2024 得 118/120 分，首次把“自验证”能力推到人类奥赛顶尖水平，且代码与权重全部开源。目前，DeepSeek数字推理模型能力已超过全球所有大模型。

　　AGI意义——这是对思维过程本身的反思和优化。它模拟了人类“反复检查”的认知行为，是实现可靠推理、自我修正和可信AI 的关键一步。它将智能从“产生答案”推进到了“保证答案正确性”的层面。

　　技术路线的演进与统一——AGI “生成—验证”元架构

　　①任务无关。围棋落子、道路结构、数学证明表面差异大，本质都是“高维空间搜索+可验证目标”。

　　②角色分工。

　　生成器——快速探索可行解，容忍一定噪声，追求覆盖率。

　　验证器——给出可量化的奖励或评分，追求可靠性，抑制幻觉。

　　③训练范式。统一采用强化学习（RL）或自监督，把验证信号反哺生成器，形成“自我对弈”式持续改进。

　　④计算扩展。推理阶段可对同一问题多次采样—验证—再生成，实现 Test-Time Compute 线性提性能，缓解参数规模瓶颈。

　　结论与展望——这是通往AGI的可行路径

　　这条路线清晰地指向了AGI系统的几个关键特征：

　　①模块化与专业化。与其追求一个万能模型，不如设计多个各司其职的专家模块，通过协作解决复杂问题。

　　②循环与迭代。智能不是一个前向传播的单一过程，而是“生成-验证-再生成”的循环迭代，直到满足特定条件。

　　③反思与元认知。最高级的智能在于能够对自己的思维过程进行批判和审查。DeepSeekMath的“验证器”正是这种元认知能力的雏形。

　　④世界模型的内化。无论是围棋的规则、驾驶的物理规律还是数学的公理，这些系统都在内部隐式或显式地构建了一个“世界模型”，并基于该模型进行推理。

　　未来的AGI，很可能就是一个由多种“生成器”和“验证器”构成的复杂生态系统：

　　一个感知生成器构建世界状态。

　　一个目标生成器提出任务和子目标。

　　一个计划生成器制定行动方案。

　　一个后果预测器（评估器） 评估方案的安全性与效果。

　　一个道德/逻辑验证器确保行为符合约束。

　　上述模块在一个统一的框架下协同工作，不断循环，从而展现出通用、强大且可靠的智能。

　　总之，这条从专用决策到具身感知，再到抽象推理的“双系统”演进路径，不仅是过去十年AI发展的缩影，也极有可能是我们通往AGI的一条最坚实、最有希望的工程化路径。