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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深圳商报•读创客户端记者 陈姝 国庆、中秋8天超长假期🤔激发大众消费热情。日前，美团推出亿元补贴，覆盖餐饮外卖、堂食👍、酒店旅行、休闲玩乐、闪购、医药等“吃住行游娱购医”多业态，🤔并联动“必吃榜”“必玩榜”“必住榜”“必点榜”等“必系列”榜🚀单及“黑珍珠餐厅指南”等，共同为消费者打造“吃玩尽兴、消费安😴心”的假期美好体验。 同时，即日起至10月12日，大众😜点评“品质外卖”将发放5000万张“品质堂食外卖消费券”。 😴 假期期间，美团将联动百万餐饮商家，为消费者提供餐饮堂食👏的优惠团购和外卖到家的便捷体验。 每逢假期，“必吃榜”😢餐厅门口排起的长队都是一道亮丽风景线。今年“十一”假期，大众😢点评“必吃榜”将携手榜单上的一众烟火小店、市井老店，推出近2😡000款最低3折起、平均5折的“必吃套餐”。 10月1🚀日当天，美团餐饮团购还将开启会员专属活动，黑钻会员可随机领取😊20个重点旅游城市的101份地方小吃美食券，当天线上兑换，可😢直接到店消费体验，也可以转赠亲朋好友，一起分享旅行中的特色美🤯食。 即日起至10月12日，大众点评“品质外卖”将发放👏5000万张“品质堂食外卖消费券”，覆盖“必吃榜”“黑珍珠”😂以及高星酒店餐厅外卖，帮游客节省排队时间，在酒店也能吃到品质😘美味。 为帮助商家把握假日增长机遇，实现订单、利润双增🤔长，美团为许多餐饮商家在假期前开通线上预订、VR包间展示、线🤗上排队等数字化工具，高效链接消费者，放大国庆消费的带动作用。🤩 数据显示，临近国庆中秋假期，在美团上开放包间预订服务🙌的餐饮商家数，同比去年增长了174%，新增了不少6人以下小包😊间预订服务。美团餐厅预订数据显示，截至9月30日，国庆假期餐👏厅预订量较去年同期增长超110%，3至4人包间预订量增长超9🔥0%。城市方面，上海、北京、南京、杭州、苏州、广州、天津、深🤯圳、成都、宁波位列今年国庆假期餐饮堂食预订热度TOP10。 😍 据美团旅行数据，今年假期出游高峰从9月27日开始，有望😊持续至10月12日，“十一”假期平台上文旅预订同比增长达73🙌%。为满足用户多样化、个性化的出游需求，美团旅行联合多地文旅🙌和商家推出多项活动，进一步激发消费者假期出游热情。 会😘员权益方面，9月30日起，美团旅行将在机场贵宾厅权益基础上，🥳为黑钻会员新增机场快速通道权益，该权益可覆盖北上广深等城市2😴0个以上机场站点和30个以上航站楼。 出游目的地方面，😜美团旅行通过“美在”目的地计划，联合各地文旅定制目的地旅行专🎉区产品，多样化呈现本地特色旅游服务。为助力一站式深度旅游，美😴团旅行推出低至7折的“奔县游”住玩套餐，同时提供小团游“美团😉好品”服务保障。 国庆、中秋“双节”前，“闪购赠万物”😜成为鲜明的节日礼赠消费趋势——美团闪购白酒、月饼、电脑、坚果🚀礼盒、茶叶等礼赠热品销量激增：节前最后一个周末，平台白酒品类😜销量同比增长约8倍；月饼销量较去年中秋前夕翻倍增长。茅台、五⭐粮液、泸州老窖、汾酒、剑南春等名酒在平台单日成交额均破千万元🙌。 美团核心本地商业相关负责人表示，本次补贴活动重点围🌟绕消费者“吃住行游娱购医”的全场景需求打造，在金秋消费旺季，👍美团希望通过发放补贴、推出品质套餐、升级服务保障等举措，让消😍费者随时随地享受到便捷、优质、高性价比的消费体验。返回搜狐，😅查看更多