DeepSeek V3.2 通过引入“系统 2”推理机制，重构了大型语言模型的解码策略，强调实时计算和思维链生成。其核心技术包括稀疏注意力机制和强化学习，提升了模型在复杂任务中的表现，标志着人工智能向理性智能体的演进。

思维分为系统1和系统2：系统1快速直觉，易受偏见影响；系统2理性缓慢，消耗认知资源。有效决策需合理分配资源，减少无效消耗，通过习惯、环境和外部建议优化判断。理解这两种系统有助于提升决策质量。

本文探讨了DeepSeek如何结合系统1（快速直观）与系统2（深思熟虑）思维来优化模型。系统1通过模式匹配快速响应，而系统2则通过逻辑推理处理复杂问题。两者结合提升了DeepSeek在推理生成和路径评估上的效率，增强了模型的决策能力。

Meta FAIR团队提出Dualformer，一种受人类认知理论启发的新型Transformer架构。它结合快速直觉的系统1和深思熟虑的系统2，通过随机化推理轨迹训练，在推理时选择快速或慢速模式，提高效率和能力。实验显示，Dualformer在迷宫和推箱子任务中优于基线模型，并在数学推理中表现更高效。

生成式AI革命后，AI研究从快速反应转向深度推理，推动智能应用发展。微软和谷歌主导市场，推理层成为新焦点。OpenAI的Strawberry模型具备通用推理能力。AI需从系统1进化到系统2。应用层公司通过定制认知架构创新，AI正转型为“服务即软件”。投资者关注应用层，推理研究将继续影响AI发展。