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　　而 AlphaGo Zero 随后被拓展为一个名为 AlphaZero 的程序。2017 年底，DeepMind 正式发表了 AlphaZero，这是一种可以从零开始通过 Self-Play 强化学习在多种任务上达到超越人类水平的算法。该算法经过不到 24 小时的训练后，即可在国际象棋和日本将棋上击败此前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也轻松击败了训练 3 天时间的 AlphaGo Zero。

　　业内普遍认为，OpenAI o1 运用的技术关键也在于强化学习的搜索与学习机制，这标志着 RL 下 Post-Training Scaling Law 的时代正式到来。正如《The Bitter Lesson》所说，只有搜索和学习这两种学习范式能够随着计算能力的增长无限扩展。强化学习作为这两种学习范式的载体，如何能够在实现可扩展的 RL 学习（Scalable RL Learning）和强化学习扩展法则（RL Scaling Law），将成为进一步突破大模型性能上限的关键途径。