【導語】近日，講述Deepseek R1複雜訓練流程的論文登上《自然》封麵，通訊作者為領軍人物梁文鋒。該論文經嚴苛同行評審，含金量極高，它開創性地驗(yàn)證(zhèng)“純(chún)結(jié)果導向”強化學習可行性，完整公開關鍵研發細節，為行業(yè)立(lì)新(xīn)標(biāo)，為(wèi)科(kē)研(yán)攻(gōng)關樹(shù)範(fàn)本(běn)，引(yǐn)領(lǐng)AI發(fā)展(zhǎn)新(xīn)方(fāng)向(xiàng)。

剛(gāng)剛(gāng)，人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)的(de)科(kē)研(yán)領(lǐng)域又(yòu)傳(chuán)來(lái)一(yī)則(zé)提(tí)振(zhèn)人(rén)心(xīn)又(yòu)實(shí)至(zhì)名歸(guī)的(de)消(xiāo)息(xi)：講(jiǎng)述(shù)Deepseek R1整(zhěng)個(gè)複(fù)雜(zá)訓(xun)練(liàn)流(liú)程(chéng)的(de)論(lùn)文登(dēng)上(shàng)了(le)最(zuì)新(xīn)一(yī)期(qī)《自(zì)然(rán)》（Nature）的(de)封(fēng)麵，通訊作者正是 Deepseek 的領軍人物梁文鋒。 

關注 Deepseek 的朋友可能知道，早在今年1月份，DeepSeek在 arxiv 上就已經公布了R1模型的論文預印版《DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，引發了熱議。

但這次登上《自然》的正式版，是經過了全球頂尖科學家最嚴苛的“同行評審”打磨後的最終成果，含金量和影響力都不可同日而語。

那麽問題來了：這篇論文到底牛在哪？它憑什麽能獲得如此殊榮？別(bié)急(jí)，用(yòng)三句話總結： 

1、開創性地驗證了“純結果導向”強化學習的可行性，不依賴人工標注，解放思想，讓AI有機會突破人類的思維極限——它給AI“鬆了綁”。

2、首次將頂級大模型的關鍵研發過程與參數細節完整公開，並接受了全球同行的嚴格評審，為行業樹立了開放與規範的新標杆，其“程序價值”巨大——它公開了“武功秘籍”，並且全球頂流高手都認證過。

3、清晰展示了從基座模型到最終成品的多階段演進，為複雜的科研攻關樹立了一個“積跬步以至千裏”的範本。

證明了“純粹學習（RL）”的可行性

開辟了另一條

“通往超級智能”的道路 

在DeepSeek之前，行業普遍認為必須先進行監督微調（SFT），用人類的解題步驟給模型“打個樣”，然後再進行強化學習優化。 

而 Deepseek 的這篇論文展示了通過純粹的強化學習（RL）可以有效激發和提升大模型的複雜推理能力，而無需依賴人類標注的推理，並且(qiě)詳(xiáng)細拆分步驟，使得這一結果變成了可被其他團隊複現的過程。 

本圖由DeepSeek指導生成

傳統的大語言模型在處理複雜問題時，其推(tuī)理(lǐ)能力嚴重依賴於大量的、高質量的人工標注數據，需要雇傭人類專家（比如數學家或程序員）來審查模型的步驟，需要評審生成的每一個推理步(bù)驟。人工專家需要判斷：“這一步推導合乎邏輯嗎？”“這個變量命名好嗎？”“這個解題思路是不是最優的？”。如果步驟錯誤，專家還需要寫出正確的步驟作為(wèi)示(shì)範(fàn)。 

這(zhè)個(gè)成(chéng)本(běn)是(shì)極(jí)其(qí)昂(áng)貴(guì)的(de)，因(yīn)為(wèi)需(xū)要(yào)大(dà)量(liàng)高(gāo)水(shuǐ)平的專家，並且他們標注一個複雜問題的推理過程需要很長時間，速度非常緩慢，無法實現大規模自動化。此前，很多大模型公司傳出雇傭大量博士生做數據標注工作，時薪高達數百人民幣，為幾百萬個問題提供高質量的過程標注，成本是天文數字。

而且人工評價還會附帶人類的認知偏見，因為不同的專家有不同的解題偏好，這些偏好會通過標注數據傳遞給模型，限製了模型的“創造力”。

如果人自己都解決不好的問題，模型很難突破，這就相當於無形中給大模型設定了“天花板”。 

而 Deepseek 的方法是僅對“最終結果”進行獎勵，讓模型成為了一個更“自由自在”的“探索者”，不受過程的束縛，在訓練中表現出了超出預期的行為，比如： 

·思維鏈的自我延伸：DeepSeek-R1-Zero在整個訓練過程中展現出思考時間的穩步增加，這種增加完全由內在適應驅動，而非外部修改。（也就是說，大模型有了自我進化的能力，自己會把握思考時間。）

·自我反思與修正：模型在推理中會突然意識到錯誤，並像人類一樣說出“等等，讓我重新評估一下”（也就是糖心免费视频說的“AhaMoment”頓悟時刻）。

·探索多種解法：模型會自行嚐試多種不同的解題路徑。（那麽它將來有沒有可能，從一個刁鑽的角度，破解糖心免费视频人類苦苦思索數百年的數學難題？） 

當然，DeepSeek-R1-Zero的成功，離不開前序基座模型Deepseek-V3-Base的工作，糖心免费视频可以用一個比喻來理解： 

· DeepSeek-V3Base (基座模型）就像一塊巨大、完美無瑕的卡拉拉大理石。這是米開朗基羅能夠創作出《大衛》像的物質基礎。沒有這塊頂級的石料，任何雕塑家都無能為力。

· 強化學習方法就像米開朗基羅本人的雕刻技藝、藝術構想和那把神奇的鑿子。沒有他的天才技藝，那塊大理石永遠隻是一塊昂貴的石頭，而不是不朽的藝術品。

這種全新的、極其高效的“雕刻方法”，向世界證明糖心免费视频找到了激活這種潛能的“開關”，僅僅通過“最終答案”這個簡單的獎勵信號，就能將基座模型內部混亂的、潛在的推理能力，提煉、組織成強大的、可用的顯式推理能力。

更重要的是，這種“雕刻方法”本身具有普適性，它開辟了一條新路，告訴其他擁有強大基座模型的研究者：“你們也可以試試這種方法，它可能比傳統的手把手教或過程監督更高效、天花板更高。”

開源+過程全公開+接受同行評審 

Deepseek-R1作為首個接受並通過主流期刊同行評審的大模型，這種公開所有訓練思路和操作細節的「程序價值」可能更為深遠。 

論文直觀地展示了整個複雜的訓練流程，構建了從DeepSeek-R1-Zero（純RL探索）到DeepSeek-R1（多階段優化）的清晰演進路徑。 

如果說預印版論文像一場精彩的魔術表演，糖心免费视频隻知道結果很神奇，那麽正式發表在《自然》上的版本，則更像是一本教你怎麽變魔術的“魔術秘籍”，它將方法細節從“能用”的黑箱，升級到了“可教”的操作說明。 

首先，它毫無保留地公開了詳細的“烹飪配方”。預印版隻告訴糖心免费视频用了強化學習，而正式版則列出了複現(xiàn)研(yán)究(jiū)的(de)所(suǒ)有(yǒu)關鍵參(cān)數(shù)：從(cóng)學(xué)習(xí)率(lǜ)、采樣(yàng)溫(wēn)度(dù)，到(dào)“每(měi)道(dào)題(tí)嚐(cháng)試(shì)16個(gè)答(dá)案(àn)”等(děng)具(jù)體(tǐ)設(shè)置(zhì)，讓(ràng)全球(qiú)的(de)科(kē)學(xué)家(jiā)都(dōu)有(yǒu)了驗證和學習的可能。這種徹底的透明化，是頂級科學研究嚴謹性的體現，也是經受大規模同行評審並獲得認同的關鍵。 

更難得的是，論文講透了工程上“取舍”的智慧。比如，為了解決模型回答“中英夾雜”的問題，正式版明確給出了“語言一致性獎勵”的計算公式，並坦誠這種做法會略微犧牲模型跑分，但能換來更好的可讀性。這讓其他研究者不僅知其然，更知其所以然。 

此外，正式版還為核心的“GRPO”強化學習算法繪製了直觀的圖解，清晰地展示了它如何巧妙地通過組內答案的相互比較來評估優劣，從而省去了傳統方法中昂貴且複雜的“價值網絡”。這極大地降低了後來者的學習和實踐門檻。 

人類攀爬科技天梯的範本 

盡管糖心免费视频在自媒體、短視頻平台上看到的AI相關報道，往往動不動就是“橫空出世”“一鳴驚人”。但科技的進步，可不是什麽逆襲爽文或者短句，更不是一蹴而就的魔法，而是一場嚴謹、誠實且充滿韌性的遠征，每一次前行都有跡可循。Deepseek 的這篇論文，向糖心免费视频詳細展示了這一過程，並給了糖心免费视频繼續前進，超越人類極限的信心。 

這篇論文展示了更清晰的開發階段劃分，明確提出了R1 Dev1,R1Dev2,R1Dev3等中間版本，並給出了它們在各個基準上的詳細性能，讓糖心免费视频能清晰看到模型在多階段訓練中的演進和取舍。

再加上前序基座模型V3的成果，日積跬步，以致千裏，其意義便超越了單純的技術分享。它踐行了科學的核心精神：開放、透明、可驗證。

人類社會的今天，取得的所有科技成功，建立在對他人的不斷借鑒、超越和自我超越基礎之上。如果說人工智能的發展，能為糖心免费视频構建一個更好的未來，那麽一定需要一個更開放、平等的技術交流信念，否則，糖心免费视频將鑄就的，很可能就是自己的牢籠。

策劃製作

作者丨木木 北京師範大學數學專業資深糖心APP官网进入經理 人工智能創業者

審核丨於乃功 北京工業大學教授中國人工智能學會理事