這項(xiàng)由韓國OneLineAI公司的孫貴進(jìn)（Guijin Son）帶領(lǐng)的多機(jī)構(gòu)聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表于2025年5月的預(yù)印本論文，展示了一種名為"語言混合思維鏈"的全新技術(shù)。該研究匯集了來自O(shè)neLineAI、韓國科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究院（KISTI）、Oracle AI、高麗大學(xué)、首爾國立大學(xué)等九個(gè)頂尖研究機(jī)構(gòu)的專家。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號(hào)arXiv:2510.04230v1查詢完整研究。

想象一下你在學(xué)習(xí)一門外語時(shí)的困境。當(dāng)遇到復(fù)雜的數(shù)學(xué)題或邏輯推理問題時(shí)，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)用外語思考特別困難，總是不自覺地在母語和外語之間切換。這正是當(dāng)前人工智能語言模型面臨的核心挑戰(zhàn)。雖然像GPT和Claude這樣的大型語言模型在英語環(huán)境下表現(xiàn)出色，但當(dāng)它們需要用韓語、日語或中文等其他語言進(jìn)行復(fù)雜推理時(shí)，就像一個(gè)剛學(xué)會(huì)外語基礎(chǔ)對(duì)話的學(xué)生突然被要求用外語解高等數(shù)學(xué)題一樣力不從心。

這個(gè)問題的根源在于目前大多數(shù)AI模型的"大腦"主要是用英語數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，就像一個(gè)在英語環(huán)境中長大的孩子，雖然后來學(xué)會(huì)了其他語言的詞匯和語法，但在進(jìn)行深度思考時(shí)仍然習(xí)慣用英語。更糟糕的是，現(xiàn)有的解決方案要么完全依賴翻譯（這會(huì)產(chǎn)生很多理解偏差），要么試圖讓AI完全用目標(biāo)語言思考（這又會(huì)大大降低推理能力）。

韓國研究團(tuán)隊(duì)提出的"語言混合思維鏈"技術(shù)就像為AI設(shè)計(jì)了一種全新的"雙語思維模式"。這種方法允許AI在思考過程中自由地在英語和目標(biāo)語言之間切換，既保持了英語的強(qiáng)大推理能力，又確保了對(duì)目標(biāo)語言文化和語境的準(zhǔn)確理解。更令人印象深刻的是，研究團(tuán)隊(duì)還構(gòu)建了迄今為止最大的韓語推理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集YI-SANG，包含近580萬個(gè)真實(shí)韓語問題和370萬個(gè)長篇推理過程。

一、讓AI學(xué)會(huì)"雙語思維"的革命性突破

當(dāng)我們?cè)噲D教會(huì)AI用韓語進(jìn)行復(fù)雜推理時(shí)，就像要求一個(gè)在英語環(huán)境中成長的天才學(xué)生突然改用韓語來解決高難度的數(shù)學(xué)和邏輯問題。傳統(tǒng)的方法要么是把所有內(nèi)容都翻譯成英語（就像給學(xué)生配一個(gè)翻譯），要么強(qiáng)迫AI完全用韓語思考（就像禁止學(xué)生使用任何英語）。然而，第一種方法會(huì)在翻譯過程中丟失很多文化細(xì)節(jié)和語言精髓，第二種方法則會(huì)嚴(yán)重削弱AI的推理能力。

研究團(tuán)隊(duì)觀察到了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：即使是精通雙語的人類專家，在處理復(fù)雜問題時(shí)也經(jīng)常會(huì)在兩種語言之間自然切換。比如一個(gè)韓國的數(shù)學(xué)教授在解釋微積分概念時(shí)，可能會(huì)用韓語描述問題的背景和含義，但在進(jìn)行具體的數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)又會(huì)使用國際通用的英語數(shù)學(xué)術(shù)語。這種自然的語言切換不僅不會(huì)影響理解，反而能夠發(fā)揮兩種語言各自的優(yōu)勢(shì)。

受到這一觀察的啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了"語言混合思維鏈"技術(shù)。這種方法的核心思想是讓AI在思考過程中可以自由選擇最適合的語言。當(dāng)處理韓語文化背景相關(guān)的內(nèi)容時(shí)，AI會(huì)保持韓語思維，確保對(duì)語言細(xì)節(jié)和文化內(nèi)涵的準(zhǔn)確把握。而當(dāng)進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理或數(shù)學(xué)計(jì)算時(shí)，AI可以切換到英語模式，利用其在英語環(huán)境下訓(xùn)練出的強(qiáng)大推理能力。

這種方法的巧妙之處在于它模仿了人類雙語者的自然思維模式。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)AI被允許在思考過程中保留5%到20%的韓語內(nèi)容時(shí)，既能保持對(duì)原始問題的準(zhǔn)確理解，又能發(fā)揮英語推理的優(yōu)勢(shì)。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的翻譯在工作時(shí)會(huì)在腦海中保留原文的關(guān)鍵詞匯和表達(dá)方式，同時(shí)用目標(biāo)語言進(jìn)行流暢的表達(dá)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了這種方法的有效性。使用語言混合思維鏈訓(xùn)練的AI模型，在韓語推理任務(wù)上的表現(xiàn)顯著超越了傳統(tǒng)的單語言方法。更重要的是，這種改進(jìn)不僅體現(xiàn)在推理能力上，還體現(xiàn)在對(duì)韓語文化背景和日常表達(dá)的理解上。這意味著AI不再是一個(gè)機(jī)械的翻譯機(jī)器，而是真正具備了雙語思維能力的智能系統(tǒng)。

二、從互聯(lián)網(wǎng)挖掘珍貴數(shù)據(jù)：構(gòu)建史上最大韓語推理數(shù)據(jù)庫

要訓(xùn)練一個(gè)真正懂韓語推理的AI，就像培養(yǎng)一個(gè)韓語數(shù)學(xué)天才一樣，需要大量高質(zhì)量的練習(xí)材料。然而，現(xiàn)有的韓語AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)大多是從英語翻譯而來的，就像給學(xué)生提供的都是從外國教材直接翻譯的練習(xí)題，缺乏本土化的表達(dá)方式和思維習(xí)慣。

研究團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，要讓AI真正掌握韓語推理，必須讓它接觸到大量真實(shí)的、由韓語母語者創(chuàng)作的問題和表達(dá)方式。因此，他們啟動(dòng)了一個(gè)雄心勃勃的數(shù)據(jù)收集項(xiàng)目，從互聯(lián)網(wǎng)上搜集真正的韓語問答內(nèi)容。

這個(gè)過程就像考古學(xué)家在挖掘文物一樣需要極大的耐心和專業(yè)技能。研究團(tuán)隊(duì)首先識(shí)別了54個(gè)韓語問答網(wǎng)站和社區(qū)論壇，這些平臺(tái)包含了從日常生活問題到專業(yè)學(xué)術(shù)討論的各種內(nèi)容。然后，他們?yōu)槊總€(gè)網(wǎng)站專門開發(fā)了數(shù)據(jù)抓取程序，確保能夠準(zhǔn)確獲取問題和回答的內(nèi)容，同時(shí)嚴(yán)格遵守各網(wǎng)站的使用條款和版權(quán)規(guī)定。

經(jīng)過細(xì)致的篩選和過濾，研究團(tuán)隊(duì)最終收集到了近580萬個(gè)真實(shí)的韓語問題。這些問題涵蓋了日常生活、考試備考、科技編程、法律咨詢、醫(yī)學(xué)知識(shí)等九個(gè)主要類別。每個(gè)問題都保持了原始的韓語表達(dá)方式，包括網(wǎng)絡(luò)用語、口語化表達(dá)，甚至是拼寫錯(cuò)誤，因?yàn)檫@些都是真實(shí)韓語使用環(huán)境的重要組成部分。

收集到原始問題后，研究團(tuán)隊(duì)面臨著更大的挑戰(zhàn)：如何為這些問題生成高質(zhì)量的推理過程。他們選擇了目前最先進(jìn)的中文AI模型Qwen3-32B作為"老師"，但這個(gè)選擇并非偶然。相比于完全以英語為中心的模型，中文模型在處理東亞語言的語言結(jié)構(gòu)和思維方式方面有著天然優(yōu)勢(shì)，更容易理解韓語的表達(dá)習(xí)慣。

生成推理過程的關(guān)鍵在于確保AI"老師"能夠產(chǎn)生既具有強(qiáng)大推理能力又保持韓語語言特色的回答。研究團(tuán)隊(duì)為此設(shè)計(jì)了精巧的提示策略，指導(dǎo)AI在思考過程中保留韓語問題的關(guān)鍵信息，同時(shí)用英語進(jìn)行邏輯推理，最后用流暢的韓語給出最終答案。這個(gè)過程產(chǎn)生了370萬個(gè)長篇推理回答，每個(gè)回答都包含了詳細(xì)的思考過程和推理步驟。

為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了多輪篩選和優(yōu)化。他們發(fā)現(xiàn)某些類型的問題容易導(dǎo)致AI產(chǎn)生不穩(wěn)定的回答，比如醫(yī)學(xué)專業(yè)問題往往會(huì)讓模型過度謹(jǐn)慎而給出模糊答案，而過于日常化的問題則可能缺乏推理價(jià)值。經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)，最終篩選出26萬個(gè)高質(zhì)量的問題-回答對(duì)，構(gòu)成了YI-SANG-HQ核心數(shù)據(jù)集。

這個(gè)數(shù)據(jù)集的價(jià)值不僅在于其規(guī)模，更在于其質(zhì)量和真實(shí)性。與那些由專家編寫或從英語翻譯的學(xué)術(shù)化問題不同，YI-SANG數(shù)據(jù)集中的問題都來自真實(shí)的韓語使用場(chǎng)景，反映了韓語使用者的真實(shí)思維方式和表達(dá)習(xí)慣。這為訓(xùn)練真正理解韓語文化和語言特色的AI模型提供了珍貴的素材。

三、訓(xùn)練過程中的精心設(shè)計(jì)與意外發(fā)現(xiàn)

訓(xùn)練一個(gè)掌握語言混合推理的AI模型，就像教導(dǎo)一個(gè)學(xué)生同時(shí)掌握兩種語言的思維方式一樣，需要極其精細(xì)的教學(xué)策略和大量的練習(xí)。研究團(tuán)隊(duì)在這個(gè)過程中不僅驗(yàn)證了他們的核心假設(shè)，還發(fā)現(xiàn)了許多意想不到的現(xiàn)象。

訓(xùn)練過程采用了監(jiān)督微調(diào)的方法，這就像給學(xué)生提供大量的標(biāo)準(zhǔn)答案示例，讓他們通過模仿學(xué)習(xí)正確的推理方式。研究團(tuán)隊(duì)選擇了九個(gè)不同規(guī)模和架構(gòu)的基礎(chǔ)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從40億參數(shù)的緊湊型模型到350億參數(shù)的大型模型，確保他們的方法能夠在不同條件下都有效果。

令人驚喜的是，語言混合思維鏈的效果在所有模型上都得到了一致的驗(yàn)證。無論是Google的Gemma系列、meta的Llama系列，還是韓國本土開發(fā)的A.X和Kanana模型，都在使用這種訓(xùn)練方法后顯著提升了韓語推理能力。這種一致性證明了該方法的普遍適用性，不依賴于特定的模型架構(gòu)或訓(xùn)練技巧。

在訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一些有趣的規(guī)律。比如，對(duì)于不同類別的問題，語言混合的最佳比例是不同的。數(shù)學(xué)和編程類問題更適合保留較少的韓語內(nèi)容（接近5%），而文化和歷史類問題則需要保留更多的韓語表達(dá)（接近20%）。這反映了不同類型推理對(duì)語言依賴程度的差異。

更令人意外的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)某些數(shù)據(jù)類別對(duì)訓(xùn)練效果有著截然不同的影響。醫(yī)學(xué)相關(guān)的問題雖然在醫(yī)學(xué)專業(yè)測(cè)試上表現(xiàn)良好，但會(huì)系統(tǒng)性地降低模型在其他任務(wù)上的表現(xiàn)。這可能是因?yàn)獒t(yī)學(xué)領(lǐng)域的嚴(yán)謹(jǐn)性要求讓模型變得過于保守，影響了在其他領(lǐng)域的創(chuàng)造性思維。

類似地，日常生活類問題雖然有助于提升模型的親和力，但對(duì)推理能力的提升作用有限。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)最終確定了最優(yōu)的數(shù)據(jù)組合：以競(jìng)賽級(jí)數(shù)學(xué)題（OpenThought）和標(biāo)準(zhǔn)化考試題目為基礎(chǔ)，輔以編程和科學(xué)類問題，這種組合既保證了推理能力的提升，又維持了對(duì)韓語文化的理解。

訓(xùn)練過程中還出現(xiàn)了一些技術(shù)挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)某些過長的推理過程會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定，就像學(xué)生在解題時(shí)思考得過于復(fù)雜反而容易出錯(cuò)。他們因此設(shè)定了16000個(gè)詞匯的長度限制，確保推理過程既充分又不會(huì)過于冗長。

另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是關(guān)于數(shù)據(jù)去重的必要性。研究團(tuán)隊(duì)使用了n-gram相似度過濾技術(shù)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)之間沒有重疊，這就像確保考試題目不會(huì)出現(xiàn)在平時(shí)的練習(xí)冊(cè)中一樣，保證了評(píng)估結(jié)果的公正性。

四、驚人的實(shí)驗(yàn)結(jié)果：小模型也能媲美大公司產(chǎn)品

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)將他們訓(xùn)練的KO-REAson系列模型與市面上最先進(jìn)的商業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比時(shí)，結(jié)果讓人大為震驚。這就像一個(gè)由大學(xué)實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的學(xué)生在國際競(jìng)賽中擊敗了跨國公司投入巨資培訓(xùn)的選手一樣令人驚訝。

在九項(xiàng)不同的韓語推理測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)最大的模型KO-REAson-35B取得了平均64.0分的成績，不僅超越了GPT-OSS-20B、DeepSeek-R1-32B等知名商業(yè)模型，更在五個(gè)測(cè)試項(xiàng)目中獲得第一名，其余四項(xiàng)獲得第二名。這個(gè)成績尤其難得，因?yàn)镵O-REAson使用的全部是公開數(shù)據(jù)和技術(shù)，而對(duì)手往往依賴大公司的私有數(shù)據(jù)和封閉技術(shù)。

更令人印象深刻的是小規(guī)模模型的表現(xiàn)提升。即使是只有40億參數(shù)的Gemma-3-4B模型，在使用語言混合思維鏈訓(xùn)練后，平均成績提升了18.6分。這種提升幅度相當(dāng)于一個(gè)學(xué)生從及格水平直接躍升到優(yōu)秀水平，顯示了這種方法的強(qiáng)大潛力。

在具體的測(cè)試項(xiàng)目中，不同模型展現(xiàn)出了有趣的特長。在數(shù)學(xué)推理任務(wù)MCLM上，KO-REAson-35B達(dá)到了87.5分，顯著超越了其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這個(gè)測(cè)試包含了奧林匹克級(jí)別的數(shù)學(xué)題目，需要多步驟的復(fù)雜推理，結(jié)果證明語言混合方法在處理這類高難度邏輯問題時(shí)特別有效。

在韓語文化理解測(cè)試HAE-RAE Bench上，KO-REAson-35B也取得了78.9分的優(yōu)異成績。這個(gè)測(cè)試評(píng)估AI對(duì)韓語語言特色、文化背景和歷史知識(shí)的掌握程度，高分表明模型不僅具備推理能力，還真正理解了韓語的文化內(nèi)涵。

特別值得關(guān)注的是跨語言能力的提升。雖然模型只使用韓語數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但在英語推理測(cè)試中也出現(xiàn)了意外的改善。比如在AIME2025數(shù)學(xué)競(jìng)賽和GPQA科學(xué)問答中，訓(xùn)練后的模型分別提升了15到20分。這種現(xiàn)象就像學(xué)習(xí)了雙語思維的學(xué)生，即使在單一語言環(huán)境中也變得更加聰明一樣。

更令人驚訝的是視覺推理能力的提升。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使沒有使用任何圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型在處理韓語視覺問答任務(wù)時(shí)也有顯著改善。在KAIO-2視覺科學(xué)推理和HAERAE-Vision常識(shí)推理測(cè)試中，模型的表現(xiàn)分別提升了10分以上。這種"免費(fèi)午餐"效應(yīng)表明，高質(zhì)量的文本推理訓(xùn)練能夠增強(qiáng)模型的整體智能水平。

這些結(jié)果的意義遠(yuǎn)超出了單純的性能提升。它們證明了一個(gè)重要觀點(diǎn)：通過精心設(shè)計(jì)的方法和高質(zhì)量的本土數(shù)據(jù)，即使是資源有限的研究團(tuán)隊(duì)也能夠訓(xùn)練出與大公司產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的AI模型。這為非英語語言社區(qū)開發(fā)自己的AI技術(shù)提供了可行的路徑，也為AI技術(shù)的民主化發(fā)展指明了方向。

五、技術(shù)細(xì)節(jié)背后的科學(xué)洞察

在這項(xiàng)研究的技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中，研究團(tuán)隊(duì)遇到了許多看似微小但實(shí)際影響巨大的技術(shù)細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)的處理方式往往決定了最終的成功與否。就像烹飪一道精美菜肴時(shí)，除了主要食材外，調(diào)料的配比、火候的掌控和時(shí)間的把握都至關(guān)重要。

在數(shù)據(jù)生成階段，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)關(guān)鍵的平衡點(diǎn)：韓語內(nèi)容在推理過程中的比例必須精確控制在5%到20%之間。如果韓語內(nèi)容太少，模型就會(huì)丟失對(duì)原始問題的準(zhǔn)確理解，特別是那些涉及韓語文化背景的問題。但如果韓語內(nèi)容太多，又會(huì)削弱模型的推理能力，因?yàn)榛A(chǔ)模型的推理能力主要是通過英語訓(xùn)練獲得的。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)促使研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)自動(dòng)化的過濾系統(tǒng)，使用正則表達(dá)式來識(shí)別和計(jì)算每個(gè)回答中韓語字符的比例。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的技術(shù)細(xì)節(jié)實(shí)際上需要處理復(fù)雜的語言識(shí)別問題，因?yàn)楝F(xiàn)代韓語文本經(jīng)常混合使用韓文字母、漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字。

在訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)包裝技術(shù)對(duì)性能的意外影響。數(shù)據(jù)包裝是一種常用的訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)，通過將多個(gè)短文本合并成長文本來提高計(jì)算效率。然而，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，雖然包裝技術(shù)將訓(xùn)練時(shí)間從1728小時(shí)縮短到576小時(shí)，但同時(shí)也導(dǎo)致了推理準(zhǔn)確性的下降。這個(gè)現(xiàn)象類似于學(xué)生在快速瀏覽多個(gè)問題時(shí)容易產(chǎn)生思維混亂，影響解題質(zhì)量。

另一個(gè)重要的技術(shù)洞察涉及不同教師模型的選擇。研究團(tuán)隊(duì)比較了使用Qwen3-32B和Qwen3-4B作為教師模型的效果，發(fā)現(xiàn)規(guī)模更大的模型確實(shí)能夠生成更高質(zhì)量的推理過程。這不僅體現(xiàn)在推理的邏輯性上，更重要的是大模型能夠更好地理解韓語問題的細(xì)微差別，從而生成更貼近韓語思維習(xí)慣的回答。

在評(píng)估方法的設(shè)計(jì)上，研究團(tuán)隊(duì)也體現(xiàn)了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度。他們將評(píng)估分為"held-in"和"held-out"兩個(gè)部分，前者用于日常監(jiān)控和優(yōu)化，后者僅在最終階段使用一次。這種做法就像科學(xué)實(shí)驗(yàn)中的雙盲測(cè)試一樣，確保了結(jié)果的客觀性和可信度。

特別值得注意的是，研究團(tuán)隊(duì)在處理答案提取時(shí)采用了嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。他們要求模型必須將最終答案放在特定的標(biāo)記符號(hào)中，如果模型沒有正確使用這個(gè)格式，即使答案本身是正確的也會(huì)被判定為錯(cuò)誤。這種嚴(yán)格的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)雖然可能降低了模型的表現(xiàn)分?jǐn)?shù)，但確保了不同模型之間比較的公平性。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：不同規(guī)模的模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感性差異很大。小模型更容易受到低質(zhì)量數(shù)據(jù)的影響，而大模型則表現(xiàn)出更強(qiáng)的魯棒性。這個(gè)發(fā)現(xiàn)對(duì)于實(shí)際應(yīng)用具有重要指導(dǎo)意義，提示在資源有限的情況下，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量比增加數(shù)據(jù)數(shù)量更為重要。

六、突破性影響與未來展望

這項(xiàng)研究的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了技術(shù)層面的改進(jìn)，它為整個(gè)AI領(lǐng)域帶來了三個(gè)層次的重要啟示。首先是方法論層面的突破，語言混合思維鏈技術(shù)證明了在多語言AI開發(fā)中不必在推理能力和語言準(zhǔn)確性之間做出痛苦的選擇，而是可以通過巧妙的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)兩者的完美結(jié)合。

在實(shí)際應(yīng)用層面，這項(xiàng)技術(shù)將直接改善數(shù)百萬韓語使用者的AI體驗(yàn)。過去，韓語用戶在使用AI助手時(shí)經(jīng)常遇到理解偏差和文化隔閡的問題，就像與一個(gè)只掌握韓語詞匯但不理解韓語思維方式的外國人交流一樣費(fèi)力。現(xiàn)在，KO-REAson系列模型能夠真正理解韓語的語言特色和文化背景，為用戶提供更自然、更準(zhǔn)確的服務(wù)。

從更廣闊的社會(huì)意義來看，這項(xiàng)研究為非英語語言社區(qū)提供了一個(gè)可復(fù)制的AI開發(fā)模板。過去，由于缺乏高質(zhì)量的本土數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)募夹g(shù)方法，許多語言社區(qū)只能被動(dòng)地依賴英語中心的AI產(chǎn)品，這不僅限制了AI技術(shù)的普及，也可能導(dǎo)致語言文化的進(jìn)一步邊緣化。

研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)將所有的數(shù)據(jù)、代碼和訓(xùn)練好的模型在Apache-2.0開源許可下公開發(fā)布，這意味著世界各地的研究者都可以基于這個(gè)工作為自己的語言社區(qū)開發(fā)類似的AI系統(tǒng)。這種開放共享的精神體現(xiàn)了科學(xué)研究的本質(zhì)，也為AI技術(shù)的民主化發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。

從技術(shù)發(fā)展的角度看，這項(xiàng)研究還開啟了幾個(gè)值得深入探索的方向。首先是跨模態(tài)能力的擴(kuò)展，研究中觀察到的視覺推理能力提升表明，高質(zhì)量的文本推理訓(xùn)練可能對(duì)其他模態(tài)的AI能力也有促進(jìn)作用。這為開發(fā)更加通用的多模態(tài)AI系統(tǒng)提供了新的思路。

其次是跨語言遷移學(xué)習(xí)的深入研究。雖然模型只使用韓語數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但在英語任務(wù)上也有改善，這種現(xiàn)象背后的機(jī)制還需要進(jìn)一步研究。如果能夠充分理解和利用這種跨語言遷移效應(yīng)，將有可能開發(fā)出更加高效的多語言AI訓(xùn)練方法。

研究團(tuán)隊(duì)也坦誠地指出了當(dāng)前工作的局限性。在某些需要大量競(jìng)賽級(jí)數(shù)學(xué)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的任務(wù)上，KO-REAson模型仍然略遜于某些商業(yè)產(chǎn)品。這主要是因?yàn)檠芯繄F(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)收集中更注重真實(shí)性和多樣性，而在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)密度上還有提升空間。

展望未來，這項(xiàng)技術(shù)有望在教育、客服、內(nèi)容創(chuàng)作等多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。比如在教育領(lǐng)域，能夠進(jìn)行韓語推理的AI可以為韓語學(xué)生提供更貼合本土思維習(xí)慣的輔導(dǎo)。在客服領(lǐng)域，這樣的AI能夠更好地理解韓語用戶的真實(shí)需求，提供更準(zhǔn)確的服務(wù)。

說到底，這項(xiàng)研究最重要的貢獻(xiàn)不僅在于技術(shù)本身，更在于它證明了一個(gè)重要觀點(diǎn)：AI技術(shù)的發(fā)展不應(yīng)該是單一語言文化的專利，而應(yīng)該是全人類共同的智慧結(jié)晶。通過精心的方法設(shè)計(jì)和開放的合作精神，每一個(gè)語言社區(qū)都有可能在AI時(shí)代找到自己的位置，為人類的共同進(jìn)步做出獨(dú)特的貢獻(xiàn)。這種技術(shù)民主化的理念，或許正是AI時(shí)代最需要的價(jià)值觀念。

Q&A

Q1：語言混合思維鏈技術(shù)是什么原理？

A：語言混合思維鏈技術(shù)就像教AI學(xué)會(huì)雙語思維。它允許AI在思考過程中自由切換語言，用英語進(jìn)行復(fù)雜推理，同時(shí)保留韓語的關(guān)鍵信息和文化內(nèi)涵。這樣既發(fā)揮了英語訓(xùn)練的推理優(yōu)勢(shì)，又確保了對(duì)韓語問題的準(zhǔn)確理解，就像雙語專家在解決問題時(shí)自然地混合使用兩種語言一樣。

Q2：YI-SANG數(shù)據(jù)集有什么特別之處？

A：YI-SANG是目前最大的韓語推理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包含580萬個(gè)真實(shí)韓語問題和370萬個(gè)推理回答。與其他數(shù)據(jù)集不同，它完全來自韓語互聯(lián)網(wǎng)的真實(shí)問答，保留了網(wǎng)絡(luò)用語、口語化表達(dá)等特色，而非從英語翻譯而來。這確保了AI能學(xué)到真正的韓語思維方式，而不是翻譯腔。

Q3：KO-REAson模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)如何？

A：KO-REAson-35B在九項(xiàng)韓語推理測(cè)試中平均得分64.0，超越了GPT-OSS、DeepSeek-R1等知名商業(yè)模型，在五項(xiàng)測(cè)試中排名第一。更重要的是，即使小規(guī)模模型也有顯著提升，平均改善18.6分。同時(shí)還意外發(fā)現(xiàn)了跨語言和跨模態(tài)能力的提升，證明了技術(shù)的廣泛適用性。