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【央视新闻客户端】
DeepSeek R1 论文《DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMsthrough reinforcement learning》登上了nature 封面 ，梁文锋是通讯作者，这是首个经过同行评议的具有全球影响力的LLM
Nature 今天这篇论文更新了今年一月发布的预印本 ，该预印本描述了DeepSeek如何增强一个标准的大语言模型（LLM）来处理推理任务 。其补充材料首次详细披露了R1的训练成本：仅相当于29.4万美元。R1所基于的基础LLM花费了约600万美元 ，这笔费用是在此基础上的额外成本，但总金额仍远低于外界猜测的竞争对手模型数千万美元的成本。R1主要使用英伟达的H800芯片进行训练
截至目前，R1是AI社区平台Hugging Face上最受欢迎的同类模型 ，下载量已达1090万次
R1被认为是首个经历同行评审过程的重要LLM 。“这是一个非常值得欢迎的先例 ，”《自然》论文的审稿人之一 、Hugging Face的机器学习工程师Lewis Tunstall说 。“如果我们没有这种将大部分过程公之于众的规范，就很难评估这些系统是否会带来风险。 ”
为回应同行评审的意见 ，DeepSeek团队减少了描述中的拟人化表述 ，并补充了技术细节的说明，包括模型训练所用的数据类型及其安全性 。“经历严格的同行评审过程 ，无疑有助于验证模型的有效性和实用性 ， ”俄亥俄州立大学哥伦布分校的AI研究员Huan Sun说 。“其他公司也应该这样做。”
DeepSeek的主要创新在于，使用了一种被称为“纯粹强化学习 ”的自动化试错方法来创建R1 。该过程通过奖励模型得出正确答案 ，而非教它遵循人类挑选的推理示例 。模型正是通过这种方式学会了自身的类推理策略 ，例如如何在不遵循人类预设策略的情况下验证自己的演算过程。为提高效率，模型还使用估算值来为自己的尝试打分 ，而不是使用一个独立的算法来完成这项工作 ，这项技术被称为“组相对策略优化 ”（group relative policy optimization）
到目前为止，2025年几乎所有在LLM中进行强化学习的研究，都可能或多或少地受到了R1的启发
今年一月的媒体报道曾暗示 ，OpenAI研究人员认为 ，DeepSeek使用了OpenAI模型的输出来训练R1，这种方法可以在使用更少资源的情况下 ，加速提升模型的能力
在与审稿人的交流中 ，DeepSeek研究人员声明，R1并非通过复制OpenAI模型生成的推理示例也就是所谓的蒸馏来学习的 ，和大多数其他LLM一样 ，R1的基础模型是在网络上训练的
Sun表示，这一反驳“与我们在任何出版物中能看到的（声明）一样具有说服力” 。自然审稿人Tunstall补充说 ，尽管他不能百分之百确定R1没有用OpenAI的示例进行训练 ，但其他实验室的复现尝试表明，DeepSeek的推理配方已经足够好 ，无需这样做 。他说：“我认为现在的证据已经相当清楚 ，仅使用纯粹强化学习就能获得非常高的性能。 ”
Sun表示，对研究人员来说，R1仍然非常有竞争力 。在一个名为ScienceAgentBench的挑战中 ，要求模型完成分析和可视化数据等科学任务 。Sun和他的同事发现 ，虽然R1的准确率不是第一，但在平衡能力与成本方面 ，它是表现最好的模型之一
自然审稿人Tunstall说 ，其他研究人员现在正尝试应用创建R1所使用的方法，来提升现有LLM的类推理能力 ，并将其扩展到数学和编程以外的领域。他补充道 ，从这个意义上说，R1“引发了一场革命 ”。
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03015-6?utm_source=xutm_medium=socialutm_campaign=naturelinkId=16828397
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