雷峰网讯 DeepSeek-R1 又开先例，成为首个登上《N🌟ature》封面的中国大模型。 2025 年春节，De🤩epSeek-R1 横空出世，因其极低的训练成本引发病毒式传❤️播。八个月过去，这一成果带着 Nature 的金字招牌再次回🥳到公众视野中央，只为一件事：技术透明。 这篇名为 De😎epSeek-R1 incentivizes reasoni😊ng in LLMs through reinforceme👏nt learning 的《Nature》 封面论文由创始人👍梁文锋担任通讯作者。文中首次确认了此前流传的DeepSeek😀 R1 训练成本，约 29.4 万美元，折合人民币约 208😆 万，并进一步披露了模型训练中采用的数据类型、强化学习方案等😘技术细节。 在揭开这一里程碑式大模型的面纱之外，这篇论😘文更大的意义，是 DeepSeek-R1 作为全球首个经历了🔥同行评审的大语言模型，将大模型研究推向了更透明、可重复的方向😎。 此前业内通行的做法，是科技公司在自家官网、论文预印😅本网站 arXiv或知名技术论坛上发布突破性成果及基准测试分👏数，大部分模型 API 随后即向公众开放。这一过程绕开了传统💯学术评价体系中的同行评审环节，而 DeepSeek 团队则主🥳动接受了这一来自学术界的审视。 根据 《Nature》🤗公布的补充信息显示，评审意见主要集中在实验评估、模型安全性和🤔伦理风险等方面，要求补充 OOD（分布外）测试、中间阶段性能🙌分析、误用讨论等工作。正是针对上述同行评审意见，DeepSe😘ek 团队才增加了对数据类型等训练细节的披露，并进一步证明了😢成果的安全性。 “这是一个非常值得欢迎的先例，“论文评👏审之一，Hugging Face 机器学习工程师 Lewis💯 Tunstall 表示，”如果我们没有公开分享这一过程大部😘分内容的规范，那么将很难评估这些系统是否构成风险。“ 👏公开训练细节，回应“蒸馏”质疑 那么在最新版本的论文中⭐， DeepSeek 团队都补充了 R1 的哪些训练细节呢？😀 首先是训练成本，此前曾震动华尔街的 29.4 万美元😴数据终于得到证实。 据补充材料介绍， DeepSeek😆-R1 的研究工作分为三个阶段。 第一阶段使用 A10😉0 GPU 对 30B 参数的小模型进行实验预研，因结果表现😡良好，使团队有信心将规模扩大至 660B 参数的 R1-Ze😡ro 和 R1。 第二阶段的成果是 DeepSeek-😡R1-Zero，研究团队动用了 512 块 H800 GPU😊，耗时约 198 小时。 最后是 DeepSeek-R😆1，仍然采用 512 块 H800 GPU 的配置，但仅用时🙄 80 小时便宣告完成。 在训练数据构成方面， Dee😁pSeek-R1 采用了数学、编程、STEM、逻辑四大类题目🚀。 展开全文 其中数学数据集由 2.6 万道定量🙄推理题构成，涵盖数学考试和竞赛题目，模型需逐步推理并给出最终❤️正确答案。 编程数据集由 1.7 万道算法竞赛题与 8😜 千道 Bug修复题构成，其中后者全部来自真实的GitHub🚀 issue，数据集提供问题描述、含缺陷源码与部分失败的单元🎉测试，要求模型定位并修复缺陷，使代码通过全部测试。 S❤️TEM 数据集由 2.2 万道选择题构成，覆盖物理、化学、生😉物等学科，模型需选出最科学准确的答案。 逻辑数据集由真👏实问题和合成问题共 1.5 万题构成。 此外 Deep😡Seek 团队还引入了通用 RL 数据以提升 DeepSee🤔k-R1 的有用性与无害性。在训练过程中，研究人员采用了两个😁独立训练的奖励模型，一个针对“有用”排序数据训练，涵盖创意写😡作、编辑、事实问答等领域的 6.6万题，一个针对“无害”排序😆数据训练，由1.2 万题构成。 特别值得一提的是，在最🤯新版论文中，DeepSeek 团队正面回应了此前关于 R1 🎉蒸馏 OpenAI 模型的质疑。 研究团队专门为此设计🤩了一项试验，使用 Qwen2-7B 作为基础模型时，通过大规🙌模强化学习进行训练，该模型同样可以自主发展出各种先进推理策略⭐。而 Qwen2-7B 的发布时间为 2024 年 6 月，😆显然早于所有公开的推理模型。蒸无可蒸，推理能力的优化自然源于👍 DeepSeek-R1 开创的强化学习方法。 Dee😍pSeek-R1 的另一大特征是在推理过程中更频繁地使用“我😜”和“我们”等第一人称代词。值得一提的是，这种效果是通过精心😊设计的冷启动数据所实现。 论文中介绍，研究团队发现当推🤗理过程符合第一人称视角的思维模式时，用户会认为其回应更直观且👍具有吸引力。为此，研究团队要求标注人员将推理轨迹转换为更自然🎉、更贴近人类对话风格的表达，并以此作为示例提示大语言模型以类😉似风格重写更多。 在如此收集到的数千条 CoT 数据中💯进一步筛选出最终答案正确且格式清晰的，就得到了简洁、可读性强😊，既包含推理步骤，也涵盖最终结果的高质量冷启动数据。 😂双重里程碑 时隔八个月再次回顾，DeepSeek-R1👏 因何成为大模型史上里程碑式的论文？ 有一部分答案藏在⭐训练成本里。DeepSeek-R1 29.4 万美元的训练成🤯本不仅只有当时同等规模模型的十分之一，而且其中仅有 1 万美❤️元被用于构建 SFT 数据集。这意味和同行相比，它背后砍掉了🤗大规模的监督微调。 属于人类的能力，也向人类学习，监督😊微调曾经是提升模型推理能力的共识。但它的局限性也很明显，对人😀类标注推理轨迹的依赖显著增加了模型训练成本，限制了可扩展性，🔥人类的认知偏见也在向模型渗透。 更引人深思的问题是，复😍制人类思维过程真的是硅基推理的最优解吗？是否存在一种更优越的🌟、非人类思维的推理方式？如果答案是肯定的，那一定在人类示例之❤️外。 正是在这样的背景下，DeepSeek-R1 提出🤯了一种通过纯粹强化学习实现推理能力自我进化发展的路径，以摆脱🤯对人工标注推理轨迹的依赖。 具体而言，研究团队基于 D😂eepSeek-V3 base，并使用组相对策略优化（GRP😜O）作为强化学习框架。在全新的训练范式下，仅对最终答案的正确👍性进行奖励，而不对推理过程本身施加约束。简单来说，就是推理方🤗式不限，能抓到耗子就是好猫。 这种训练方案设计和研究团😂队的假设一脉相承：人类定义的推理模式可能会限制模型探索，而不🤔受限制的强化学习训练能更好地激励 LLMs 中新型推理能力的😴出现。 实验结果表明，DeepSeek-R1-Zero🤔 的确自然地发展出了多样化和复杂的推理行为。为解决推理问题，😜它表现出了生成更长响应的倾向，并且存在在每个响应中包含验证、😂反思和探索替代方法的趋势。 “尽管我们没有明确地教模型🤯如何推理，但它通过强化学习成功学习了改进的推理策略。”论文指🎉出。 展现出强大推理能力的同时，DeepSeek-R1😴-Zero 在可读性差和语言混杂等方面仍存在挑战。这一问题的👍根源在于 DeepSeek-V3 base 是在多种语言上完😊成训练，为此 DeepSeek-R1 的开发被提上日程。 😆 这一次，研究团队不仅通过多阶段强化学习训练改进模型在对话😴式推理过程、语言一致性以及人类偏好对齐方面的表现，而且在拒绝😍采样和监督微调环节将推理和非推理数据集都纳入 SFT 过程，❤️这一设计使 DeepSeek-R1 不仅能在推理任务中表现出👏色，还展示出了高级的写作能力。 基准测试结果显示，脱胎😴于全新训练范式下的 DeepSeek-R1 在 MMLU、C🎉-eval、GPQA Diamond、Arena-Hard、🙄SWE-bench Verified、AIME 2024 上😜均表现出色。而更直接的例子，则是在 2025 年春节之后的一🥳段时间里，DeepSeek-R1 几乎成为了国产大模型的代名😢词。 LLMs 的推理能力可以通过纯 RL 进行激励，😜无需人工标注推理轨迹的参与。这一今天已成为共识的创想，最初就😉是经由 DeepSeek-R1 所实现。DeepSeek 团😢队在此基础上构建的 RL 框架，也促进了自我反思、验证和动态😆策略适应等高级推理模式的涌现。 而今天，这一突破性成果🎉经受住了学术出版审查。主动接受专家评审的拷问，补充材料说明技😀术细节，并最终作为顶刊封面论文刊发……如果说 DeepSee🔥k-R1 的初次发布是一个关于前沿技术突破的故事，那么时隔八👍个月之后，这个故事的关键词变成了学术透明和技术开放。 😊补充各种技术细节之后，《Nature》最新这篇封面论文堪称“😉手把手教你训 R1”。它让我们看到头部科技企业的核心成果不是❤️只能封装成语焉不详的黑盒提供给用户，而是也可以拿到同行评审面😂前接受审视，以及更重要的，给出符合学术规范的解释和回应。 🙄 商业化考量让 OpenAI、Google 等科技巨头纷纷😴和传统的学术审查保持距离，这本无可非议，但是当 DeepSe😴ek-R1 真的成为了可复现、可验证的学术成果，这种对技术开👏放性的追求无疑也让研究团队的选择更加可敬。 在双重意义👍上，DeepSeek-R1 都堪称里程碑。 参考资料：👍 https://www.nature.com/art😊icles/s41586-025-09422-z#ethic😊s https://www.nature.com/ar🥳ticles/d41586-025-03015-6 雷🙄峰网文章返回搜狐，查看更多

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随着短剧市场的迅猛发展，一批优秀的短剧女演员崭露头角，她们以精湛的演技、独特的魅力赢得了观众的喜爱与追捧。9月10日，经过网友们的热烈评选和业内人士的综合考量，2025年度中国十大短剧女神榜单正式出炉，引发了广泛关注和讨论。 余茵，凭借《好一个乖乖女》中“双面千金”的惊艳演绎走红，堪称2025年短剧行业现象级人物。毕业于燕京理工学校的她并非科班出身，却凭借极具感染力的“眼技”征服观众，剧中从柔弱小白花切换成黑化复仇者的眼神转变片段，在抖音引发百万级二创。其经纪团队透露，余茵选片注重角色人格弧光，避免同质化甜宠人设 ，展现出前瞻性的演艺规划。 徐艺真，这位毕业于浙江传媒学院表演系的女演员，是当之无愧的“短剧女王”。她与孙樾的CP组合曾风靡短剧圈，代表作《哎呀！皇后娘娘来打工》更是创下24小时充值破1200万的惊人记录。徐艺真演技细腻多变，无论是古装剧还是现代剧，搞笑角色还是深情角色，都能驾驭得游刃有余，深受观众喜爱 。 王格格，被称作“短剧界劳模”，全年高强度驻扎剧组。土木工程专业出身的她将工程思维融入表演，开拍前绘制人物关系脑图、标注情绪爆发节点。她的作品众多，如《玫瑰冠冕》《厉总的新婚罪妻》等，戏路宽广，能轻松驾驭豪门千金、职场精英等多种角色，抖音账号粉丝转化率高达22%，远超行业均值 。 马秋元，短剧圈公认的“甜妹天花板”，哭戏感染力十足。西安工业大学经济学专业背景赋予她独特的理性思维，使其在表演中展现出天然的松弛感。在《咬清梨》中，她塑造的商战女强人打破了短剧女主“傻白甜”的窠臼，与张集骏组成的CP深入人心，代表作品还有《大叔乖乖宠我2》《痴傻千金三叔宠我入骨》等 。 姜十七，坐拥3000万抖音粉丝，从短视频创作者成功转型短剧演员，被观众称为“短剧界的周冬雨”。她的表演风格独特，能精准把握角色特点，代表作品有《契约成婚》《霸道少爷爱上我》等，在短剧中展现出了强大的表演实力 。 赵夕汐毕业于北京舞蹈学院，从古典舞者转型为演员。她擅长将舞蹈功底融入表演，古装短剧中身段轻盈，现代剧里气场全开，被观众称为“短剧界的张曼玉”。在《爱在黎明前降落》中，她设计的“暴风哭泣”镜头——眼眶通红却不让泪水滑落的微表情控制，被观众称为“破碎感美学天花板” 。 滕泽文模特出身，因在短剧中饰演敢爱敢恨的“后妈”爆红，2025年转型制片，参与监制短剧《野蔷薇不低头》，被业内视为“短剧版赵丽颖”。她在表演中展现出的自信与魅力，以及对角色的深刻理解，让观众印象深刻 。 李佳桐，中国内地女演员，2005年6月1日出生于吉林长春，身高169，体重44公斤，就读北京服装学院表演专业，曾赴英国伦敦音乐与戏剧艺术学院公费交流学习，2021年11月作为“美食品鉴官”参与中央电视台《厨王争霸》节目录制，2021年12月作为嘉宾参与中央电视台《我要上春晚》节目录制，参演电视剧《玫瑰的故事》，在网剧《山神》饰演白陶 ，参演《再见倾心》《女侠请留步》《渣总别追，大小姐辞职了》《女政协委员》《爱的疗愈之约》《龙宝上洛》《我的闪婚老公竟是闺蜜大哥》《陛下克妻 掌公主嫁到》《恃宠!佛子叔叔又在哄小娇妻》等多部短剧，并在第十届乌镇戏剧节古镇嘉年华《遗梦》担任女主。 杨咩咩以“纯欲萝莉”形象走红，与于龙组成的“最萌身高差CP”屡屡出圈。她的代表作品有《世界对我温柔以待》《秦爷的小哑巴》等，在剧中的自然表演和可爱形象吸引了众多粉丝 。 刘念最初是以AKB48 Team SH一期生身份出道，后来转型成为演员。她出演的《初夏的甜蜜约定》《亲爱的宋小姐》等短剧，凭借俏皮可爱的面容和元气满满的青春活力形象深受观众喜爱，在短剧领域逐渐崭露头角 。 这十位短剧女神在各自的作品中展现出了非凡的演技和独特的魅力，她们的成功不仅为短剧行业注入了新的活力，也为更多怀揣演艺梦想的人树立了榜样。相信在未来，她们将继续带来更多精彩的作品，推动短剧行业迈向更高的台阶。返回搜狐，查看更多