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代码竟成AI推理“新宠”？DeepSeek团队提出CodeI/O方法：另辟蹊径，解锁通用AI推理能力！

大家有没有感觉，AI在某些“窄技能”上表现惊艳，比如做数学题、写代码，但在更广泛的推理任务上，就有点力不从心了？就像咱平时说的，有点“偏科”啊！

这是为啥呢？研究人员发现，问题就出在训练数据上！像数学、代码生成这种任务，数据管够，模型学得就好。但像逻辑推理、科学推断、符号推理这些更通用的推理任务，训练数据就稀少且碎片化，模型自然就“吃不饱”

那咋办呢？难道通用AI推理能力提升就卡在这儿了？

来自DeepSeek团队的大神们最近发表了一篇论文，提出了一种名为CodeI/O的新方法，简直是另辟蹊径，让人眼前一亮！

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我们一起来扒一扒这篇论文

CodeI/O 的核心思想简单来说就是：把代码变成AI推理的“养料”！

你可能会问，代码和推理有啥关系？ 关系可大了！

研究人员发现，真实世界的代码程序，其实蕴含着丰富的推理模式！ 想想我们写代码的过程：

  • •逻辑流程规划：先想好程序的大框架，一步步实现功能

  • •状态空间搜索：调试bug，尝试不同的解决方案

  • •决策树遍历：if-else，各种条件判断

  • •模块化分解：把复杂问题拆成小模块，逐个击破

这些不都是 通用的推理能力吗？ 只不过，这些推理模式隐藏在代码的语法和细节之中，之前的AI模型很难直接学到

CodeI/O 的巧妙之处就在于，它把原始代码转化成了一种 “代码输入-输出预测” 的格式。 就像下面这样：

  • •输入：一段代码 (函数) + 测试用例的输入

  • •输出：这段代码在给定输入下的执行结果 (输出)

更绝的是，CodeI/O 还要求模型用 自然语言的 “思维链 (Chain-of-Thought, CoT)” 来预测这个输入和输出！ 这就像让模型用人类的语言，一步步解释代码的推理过程

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这样做有啥好处呢？

  1. 1.提取通用推理模式： 通过预测代码的输入输出，并用CoT解释，模型就能学到代码中蕴含的通用推理“原语”，比如逻辑流程、状态搜索等等，而且 摆脱了代码语法的束缚

  2. 2.数据丰富且可扩展： 代码资源遍地都是！CodeI/O 可以从各种代码库中大规模收集数据，而且很容易生成新的输入-输出对，训练数据管够！

  3. 3.保真且可验证： 代码是可以执行的！我们可以 验证模型的预测是否正确 ，甚至可以让模型进行多轮修正 (CodeI/O++)，进一步提升推理能力

实验效果如何呢？

研究人员在14个不同的推理 benchmark上进行了测试，包括符号推理、科学推理、逻辑推理、数学推理、常识推理等等。 结果令人惊喜！

  • •效果全面提升： CodeI/O 在各种推理任务上都取得了一致的提升，不像其他方法可能只在特定任务上有效

  • •超越强大基线： 即使和一些现有的优秀数据集 (如OpenMathInstruct2, OpenCoder-SFT-Stage1, WebInstruct) 相比，CodeI/O 也更胜一筹

  • •模型能力更均衡： CodeI/O 不会像某些方法那样，只提升模型在少数任务上的表现，反而导致其他任务下降，而是全面均衡地提升模型的推理能力

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CodeI/O 就像是给AI模型找到了一种新的“学习方法”：

  • •不刷题，改“读代码”： 从海量代码中学习通用的推理模式，而不是死记硬背题目的答案

  • •从“术”到“道”： 摆脱代码语法的束缚，学习更本质的推理“原语”

  • •数据自给自足： 代码数据取之不尽，用之不竭，训练数据不再是瓶颈

参考：

https://arxiv.org/pdf/2502.07316

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