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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文 | 即时刘说 文 | 即时刘说 在Labub😴u爆火时，它甚至被市场炒成了 “收藏品”，一位经济领域的大佬😀和我聊起这事时直言：把 Labubu 当收藏品炒作，本质是个😊伪命题。大佬给出的理由很明确 ——Labubu 更偏向潮流消🌟费品，它的市场价值多靠情绪价值和资本投机撑起来，既没有收藏品👍该有的 “系统性稀缺性”，也缺乏足够的IP深度。 聊到🤗这个 “伪命题”，我不由联想到了即时零售行业里的闪电仓—— 🌟它现在似乎也面临着类似的 “认知疑问”。 目前即时零售😆平台端公布的市面上闪电仓数量超 5 万家，但依我和很多行业同😅仁的观察判断，真实仍在落地运营的数量恐怕没这么多；更关键的是😍，即便按这个规模算，整个行业里的闪电仓品牌也只有数百个，市面😁上绝大多数闪电仓其实都是加盟模式，其中真正符合商业逻辑、具备👍可持续性的品牌，或许寥寥无几。除了惠宜选的仓店数突破2500🚀 家，其他绝大多数一线闪电仓品牌，比如小柴购、乐购达、优购哆🌟、快客达等品牌仓店数在几百家左右；至于更多小品牌，仓店数甚至😢不足 20 家。 所以，刘老实认为有必要和大家一起讨论👏：当下的闪电仓加盟，到底是不是又一个 “伪命题”？ 传🥳统加盟的四大门槛，闪电仓能跨过几个？ 传统的品牌加盟模😀型通常建立在四个基础之上，这也是品牌放加盟需满足的核心条件：😴 成熟的商业模型：即有品牌直营店验证这一商业模式的可行😊性和盈利性； 一定的品牌性：即便品牌目前仍不具备品牌力😊，后续也要加强对品牌的打造； 较强的运营能力：总部需具🚀备全流程支持系统和数字化运营工具； 一定的供应链能力：😂很多品牌本质上主要依靠供应链盈利（如瑞幸、蜜雪冰城等）。 💯 但放眼当下的闪电仓市场，绝大多数品牌似乎难以达标： 🎉 首先，缺乏经过充分验证的直营模型。仓店品牌虽多，但有些仓店❤️甚至都没有自己的直营店，加盟后往往是能 “摸黑过河”； 😡 其次，品牌建设几乎为零。目前，消费者认的是平台标识（美团闪😉购、淘宝闪购、京东秒送），而非仓品牌本身；且目前即时零售平台😂用户主要依靠搜索商品关键词购物，特定到某闪电仓品牌购物的占比🤯相对较少； 再次，运营支持系统薄弱。尽管大多数品牌都提😍供运营服务，并赚取加盟商的销售抽点，但很多品牌在选品、定价、😡动销策略等关键环节仍缺乏精细化管理； 最致命的是第四点🚀：供应链能力缺失。绝大多数闪电仓品牌没有自己的供应链，更无自😴建中心仓，加盟商的货源大都来自 1688、拼多多等平台，导致🚀商品质量参差不齐、同质化严重。 其实并非大多数闪电仓品😆牌不想做自己的供应链，而是先天条件不足。 展开全文 🥳 闪电仓与便利店、餐饮等传统实体加盟存在本质差异：闪电仓做😆的是线上半径生意（多为 3-5 公里），其密度天花板非常低。🎉即便在北京、上海这样的超大型城市，同一品牌目前也很难支撑超过😆100 个仓店同时健康运营，这也切断了绝大多数品牌方打造自身🤩供应链的想法。 然许多品牌也在平台没有区域保护机制的情🤯况下进行全国招商加盟，导致区域内卷加剧、单仓盈利困难；这种 😍“一套货盘打全国”的模式，显然难以适应不同区域的消费差异。 😘 可以说，除了极少数品牌自建仓配体系外，绝大多数闪电仓在😡供应链端几乎毫无壁垒—— 而这恰恰是加盟模型中最核心的盈利来😂源之一。 面对这些问题，我们需要思考：这是商业模式本身😀的问题，还是行业发展的阶段性问题？对此，市场存在两种不同观点🙌： 有观点认为，闪电仓仍处于早期发展阶段，目前的问题并❤️非模式缺陷，而是行业尚未进入成熟期。正如电商早期一样，混乱与😎整合是必经之路，随着市场出清和资本筛选，最终能留下的品牌或将😢建立起真正的供应链和运营能力。 也有不少人和我持相同看😉法：如果绝大多数参与者始终依赖低质货源、缺乏品牌认知、只能在🎉平台流量红利中 “薅羊毛”，那么闪电仓加盟很可能只是一个 “🙄看起来很美” 的伪命题。因为它吸引了很多并非真正的创业者，而😍是追逐风口的投机者入局 —— 正如 Labubu 的炒作逻辑⭐一样，情绪和资本驱动之下，缺乏可持续的根基。 所以，我😂们不必急于给闪电仓加盟是否是伪命题下定论，但必须提出更尖锐的😢核心疑问： 1、在没有供应链控制力的情况下，闪电仓品牌🙌究竟靠什么为加盟商提供长期价值？ 2、是走区域为王的精🥳细化运营之路，还是继续走全国招商加盟的扩张之路？ 3、🚀平台政策一旦变动（如抽成比例或流量分配调整），对平台依赖度极💯高的闪电仓该如何生存？ 4、如果消费者只认平台、不认仓😍品牌，那么加盟的 “品牌溢价” 究竟存在于哪里？ 5、😘闪电仓要想提升单量，除了卷价格，增加sku外，是否能找到真正😅的解锁钥匙？ 6、闪电仓是否适合搞私域，又如何打造自己😘的私域？ ...... 这些问题并不容易回答，但😀却值得每一个参与者深思。闪电仓是否将成为即时零售的基础设施，😆抑或只是资本助推下的又一波泡沫？答案可能要在未来两三年内才能🙌真正浮现。而在那之前，保持清醒的批判性思考，或许比盲目入场更👏加重要—— 尤其是对行业小白而言。 对此，你有什么高见🔥，也希望在评论区和刘老实一起互动讨论。返回搜狐，查看更多