在人工智能领域，大型语言模型（如ChatGPT等）的推理能力一直是研究的热点。然而，传统方法往往局限于解决特定类型的任务，如数学题或代码生成，而对于逻辑推理、科学推理等复杂任务则力不从心。近日，DeepSeek团队提出了一种名为“CodeI/O”的新方法，旨在通过代码教学，让AI学会通用的“解题思维”，从而全面提升其推理能力。

一、CodeI/O：用代码教模型解题

DeepSeek团队的这项研究的核心思路是：利用代码中隐藏的丰富“解题套路”，通过“输入-输出”预测的方式，提炼推理模式。例如，计算阶乘的代码本质上包含了“从1连乘到n”的数学推理步骤。CodeI/O正是基于这一思路，将代码转化为“输入-输出”练习题，让模型在预测过程中学习推理。

二、CodeI/O的独特之处

1. 代码练习题：CodeI/O从算法题库、数学问题等来源筛选了45万多个代码函数，为每个代码函数自动生成多组输入输出对。这种练习方式不仅考验了模型的预测能力，更让模型在反复练习中掌握推理的精髓。

2. 自然语言描述推理过程：与传统方法直接生成代码不同，CodeI/O要求模型用自然语言描述推理过程。这种“思维链”训练方式让模型学会如何拆解问题、验证条件等通用推理方法，从而在面对不同类型任务时都能游刃有余。

3. 纠错升级：如果模型预测错误，CodeI/O系统会通过执行代码得到正确答案，并让模型根据反馈重新生成推理步骤。这种纠错机制确保了模型的持续进步和准确性。

三、CodeI/O的显著成效

在14个不同类型的推理测试中（涵盖数学、逻辑、常识等），经过CodeI/O训练的模型表现出了全面而显著的提升。不仅在数学题上得分高，逻辑题得分也得到了大幅提升。此外，模型的推理步骤可以通过代码执行直接验证，确保了其正确性。

四、开源共享，推动AI发展

DeepSeek团队将所有训练数据和模型公开在GitHub上，方便后续研究。这一举措不仅展示了团队的开放精神，更为AI领域的研究者提供了宝贵的资源和参考。

五、CodeI/O：AI推理能力的“思考训练营”

可以说，CodeI/O就像是一种新的“思考训练营”，它利用代码这种结构化的信息，让AI学习更通用、更可靠的推理能力。随着这一方法的不断推广和完善，我们有理由相信，AI将在更多领域展现出其强大的推理和学习能力，为人类社会的发展贡献更多力量。