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 | 长三角MOMO 文 | 长三角MOMO 刚刚一个朋友，发了我一张不知道谁偷拍的我的“工作照”。 前景是几个朋友在打台球，远景是我抱着电脑，埋头打字。 我回忆了一下，虽然这个假期我时常掏出来电脑处理个事情，但这张台球厅的场景，应该是10月3号拍的。因为除了公众号，公司还有公关服务的业务，那天恰逢周五，需要给客户交周报了。 “感觉这个假期，全世界都在加班。”她说。她是某4A公司的，因为服务的一家手机厂商10号和13号分别在深圳和上海有两场活动，所以虽然在旅游途中，也得随身带着电脑，时不时就要更新下某位老师的行程变更。 在我的记忆里，干我们这行的，几乎没有过完整的假期，总有这样那样的事情。其实不仅自媒体和公关行业，互联网、金融、城市服务、销售等诸多行业，都是一样的情况。 所以前两天有个新闻，有人中秋国庆用微信处理工作，法院判定这属于加班，裁定单位要给他补偿加班费，还引发了不小的争论。 网友表示：微信回个工作消息这也能算加班？这不是发财了。 我看了下各方报道，这还真算。加班还真不再局限于传统的坐在办公室，通过微信等线上工具，在休息时间处理工作，绝对属于加班。 如此说来，在刚刚过去的国庆假期，又有几个人没有过“加班”？ 那问题来了：同样都是牛马，对比国外，中国的打工人为什么就没有福气享受完完整整的假期呢？ 我第一个想到的是，除了“奋斗精神”和“传统服从式职场文化”这些比较虚的原因外，首先从技术层面，最大的因素就是微信。 就工作工具而言，国内用的最多的就是微信，而微信作为全能型工具，集成了社交、支付、生活、工作全部功能。 这就导致了，工作与生活的场景在同一个App里“侵染式”的融合了：你打开微信是想看看家人的动态，却不得不先处理工作群里的@。 而国外习惯的工作工具，主流的比如Slack、Teams、Email等，就是工作没有生活，同时也是“分而治之”的，专用工具用于专业的工作场景。 此外，微信包括钉钉，是“强制提醒”的：消息会推送、会响铃、能拨打语音电话，制造了一种“立刻回复”的紧迫感。虽然在假期不想打开它，但App上的红点，会不断给你制造焦虑。 而Slack、Teams、Email这些，是“可管理”的，通过“勿扰模式”，使用者可以在休假时，直接关闭所有非紧急通知。 展开全文 而上面这些工具差异的背后，其实暴露了我们假期被打扰更深层的原因：国内公司的管理，绝大多数都要求“同步沟通”，即要求对方立刻响应。 而欧美职场，更习惯于“异步沟通”。即：“我提出问题或任务，并不期待你立刻回复。我希望你在自己方便的时候，经过思考后给我一个高质量的回复。” 正是这种不同的公司管理和沟通方式，导致了不同打工人使用工具的不同表现。 国内的牛马：在假期面对领导或者客户微信中发来的“在吗？”，基本不可能保持无动于衷。 国外的牛马：假期根本不打开工作相关的软件，在假期结束时，再回复邮件或者Slack频道里的留言，在项目管理工具中更新任务状态和注释。 除了沟通的时效性，沟通的习惯也不一样，我们中的很多人，已经习惯了碎片化的沟通方式。 就拿自媒体约稿来说，一些国际大厂，会让你发邮件，然后在文档中详细的批注每一处改动，批注里不仅告诉你修改意见，甚至将这段需要参考的链接都给附上。 而国内大部分企业的约稿，都是微信上传来传去，有的企业对接人，每一次修改就说一个意见，我曾经见过一位同行改过十七八个版本的稿件。 就说这次假期，有个朋友手头有个企业约稿要写，每次改完，还得抱着手机等待下一次意见。“感觉休了一个假十一，午休也不敢，出门也要时不时看眼手机，休的七零八落的。” 碎片化的工作沟通，割裂出了碎片化的假期。 比管理和沟通文化的异同，更深层次的原因，还有社会和法律环境。 在欧洲很多国家，都有“断联权”法律，规定企业必须尊重员工在下班后的“断联”权利，不得在非工作时间发送工作邮件。美国很多科技大厂，有完整的带薪休假（PTO）制度，而且鼓励甚至强制员工休完。不休假反而会被经理约谈。 比法条更重要的是，工作和生活严格分开，已经成为欧美社会的普遍认知。而国内，虽然法律上有上述的判例，但“加班文化”，还是主流环境。 那么，如果作为一个管理者，如何才能让公司员工，真正能拥有一段“非商品化”的时间、一种可以对工作说“不”的休憩自由呢？ 这应该是一个重塑公司管理的系统结果。 第一，技术层面，可以尝试使用为分离而设计的工具，比如邮件，尽量降低微信的比重。 第二，流程层面，建立并习惯于异步沟通的工作流程，减少不必要的实时干扰。 第三，管理层面，不再把“工作时长”与“工作态度”等同于“工作效率”，信奉授权、信任和结果导向的管理哲学，并做好员工休假期间的工作规划。 一些小公司，可以考虑在一些项目管理和重大事项决策方面，部分沟通流程从微信上挪到邮件。有条件的，还可以考虑试行一下AB岗，这样哪怕是对接客户的岗位，也有一半的小伙伴可以休个无人打扰的年假。 既然工作的目的是为了更好地生活，而不是让生活成为工作的附属品，那么我们每个人，都需要有一个真正的假期，一个不受侵犯的心境时间，一个可以坦然放下工作手机、不被莫名的焦虑所绑架、全心全意投入到自己生活中的神圣空间。 往大了说，这是我们每一个个体，是“人”而非“人力资源”的尊严。返回搜狐，查看更多