DeepSeek-R1 论文登上 Nature 封面，彰显人工智能推理新突破
米塔之家 · 2025-09-18 17:32:13
9 月 17 日，由 DeepSeek 团队完成、梁文锋担任通讯作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究论文登上《自然》（Nature）封面。这一成果不仅成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型，更通过强化学习技术开辟了 AI 推理能力培养的全新路径，引发业界广泛关注。
传统大模型推理能力提升严重依赖人工标注的思维链数据，难以规模化发展。DeepSeek-R1 团队另辟蹊径，采用 GRPO（分组相对策略优化）强化学习框架，仅通过最终答案正确性作为奖励信号，让模型自主演化出推理能力。研究显示，模型在训练中会自发生成包含验证、反思和备选方案的长回答，且答题正确率随推理长度同步提升。
为平衡推理能力与实用性，团队设计四阶段训练流程：先通过少量数据冷启动教会模型 "好好说话"，再经两轮强化学习优化推理性能与人类偏好，最后通过大规模微调扩展通用能力。结果显示，DeepSeek-R1 在数学、编程等复杂任务上达到顶尖水准，同时在通用指令遵循基准上性能提升 17%-25%。
该研究严格规避基准测试数据污染，在预训练阶段删除约六百万条潜在干扰文本，确保评测结果真实可靠。安全评估显示，其在多数安全基准上超越 GPT-4o 等前沿模型，通过外部风险控制系统实现双重安全保障。针对此前的蒸馏质疑，团队明确表示训练数据源自 2024 年 7 月前的公开网络内容，核心强化学习组件完全独立训练，未依赖任何先进模型输出。
《自然》审稿人高度评价这一成果，认为其通过透明的同行评审过程为 AI 行业树立典范。Hugging Face 工程师 Lewis Tunstall 指出，其他研究机构已开始借鉴该方法改进模型推理能力，"开启了一场革命"。目前，DeepSeek-R1 已开源蒸馏出 1.5B 参数小型模型，在数学任务上表现超越 GPT-4，Hugging Face 下载量超 1090 万次，为研究社区提供重要资源。
梁文锋团队表示，该研究验证了纯粹强化学习培养复杂推理能力的可行性。正如《自然》杂志所强调，这种通过同行评审的透明研究模式，将有效抑制 AI 行业过度炒作，推动技术健康发展。
