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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根据《深圳市员工工资支付条例》第五十五条第一款第（二）项、《深圳市人力资源和社会保障行政处罚裁量基准》附表序号59（裁量阶次：从重），对和合信诺拖欠员工工资的违法行为，给予罚款人民币41000元整的行政处罚。 近日，深圳市和合信诺大数据科技有限公司（以下简称和合信诺）因拖欠员工工资被处罚。 深圳市南山区人力资源局深（南）劳监罚（2025）049号显示，和合信诺未按照劳动合同的约定或者国家规定及时足额支付2025年1月份至3月份工资，涉及员工39人，累计112人次，合计191.48万元。经劳动保障部门责令限期改正，逾期未改正。 根据《深圳市员工工资支付条例》第五十五条第一款第（二）项、《深圳市人力资源和社会保障行政处罚裁量基准》附表序号59（裁量阶次：从重），对和合信诺拖欠员工工资的违法行为，给予罚款人民币41000元整的行政处罚。 官网显示，和合信诺作为中国首家专注监管合规领域的人工智能公司，为金融机构提供基于新一代人工智能技术的监管合规体系战略规划设计及实施、合规数据资产构建及管理、合规系统及监测平台建设等解决方案产品和专业服务。和合信诺核心创始团队来自花旗银行等全球领先的金融机构资深业务和技术专家，招商银行旗下全资子公司招银国际是和合信诺公司主要股东之一。 工商信息显示，和合信诺大股东为杨寿姗，其同时担任董事长、总经理的角色。杨寿姗出生于1983年，安格利亚鲁斯金大学硕士，2017年4月至今，在和合信诺任董事长；2019年3月至今，在深圳市和阖智能科技合伙企业（有限合伙）任执行事务合伙人；2019 年7月至今在深圳中哲信息技术咨询合伙企业（有限合伙）任执行事务合伙人。 近日杨寿姗刚获提名成为上市公司青云科技的独立董事，青云科技是企业级云服务商与数字化方案提供商，创立于2012年。 和合信诺其他股东还包括B轮融资加入的招银国际和早期投资方启赋资本、歌斐资产。工商信息显示，机构股东中占股比例最大的为招银国际旗下深圳市招银通明成长股权投资基金合伙企业（有限合伙），占股比例9%左右，招银国际为招商银行全资附属机构。 公开信息显示，和合信诺客户包括天津银行、上海农商银行、乌鲁木齐银行、福建省农信社等。其中天津银行的AI合规官项目、上海农商银行的智能合规管理系统均为今年合作。返回搜狐，查看更多