近期，一種名為SPCT的前沿技術引起了業界的廣泛關注。該技術通過一種獨特的遞歸架構，顯著提升了AI模型在推理過程中的自我修正能力，確保了輸出結果的準確性和可靠性。
在SPCT技術的冷啟動階段，一個生成模型（GRM）被精心訓練，以適應多樣化的輸入類型，并學會以正確的格式生成原則和點評內容。這一步驟為后續的優化奠定了堅實的基礎。
緊接著，進入基于規則的在線強化學習階段。在這一階段，通過引入創新的規則獎勵機制，模型不斷優化其生成的原則和點評內容，顯著提升了推理階段的可擴展性。這種機制使得模型能夠在實際應用中不斷學習和進步。
在測試中，一款配備270億參數的DeepSeek-GRM模型展現了令人矚目的性能。通過每查詢32次采樣的推理計算，該模型達到了與671B規模模型相媲美的水平。這一成果充分展示了SPCT技術的強大潛力。
DeepSeek-GRM模型還采用了硬件感知設計，融合了混合專家系統（MoE），支持高達128k token的上下文窗口，且單查詢延遲僅為1.4秒。這一設計使得模型在實際應用中能夠更高效地處理復雜任務。
在成本方面，SPCT技術也展現出了顯著的優勢。以DeepSeek-GRM模型為例，其訓練成本僅為1.2萬美元，遠低于同類模型動輒數百萬美元的成本。與OpenAI的GPT-4o模型相比，DeepSeek-GRM的成本更是低至后者的1/525，實現了極大的成本優化。
SPCT技術還極大地減少了人工標注的需求，降低了人力成本。據統計，該技術能夠減少90%的人工標注工作，使得模型訓練更加高效和經濟。同時，相較于傳統方法，SPCT的能耗降低了73%，更加符合當前環保節能的發展趨勢。
由于SPCT技術出色的性能和低延遲設計，它為實時機器人控制等動態場景提供了新的可能性。這一技術的應用將有望推動相關領域的發展，為人類社會帶來更多的便利和進步。
