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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时隔9个月，美联储重启降息。 北京时间9月18日凌晨，👍美联储最新的议息决议将联邦基金利率的目标区间下调25个基点至🔥4%-4.25%，符合市场预期。 一年前，2024年9❤️月，美联储启动了四年多来的首次降息，分别在2024年9月、1😂1月、12月降息50个基点、25个基点、25个基点。进入20😁25年，美联储连续5次会议维持利率不变，直至本次会议重启降息🌟。 美联储在声明中表示，近期指标表明，就业增长放缓，失😴业率小幅上升，但仍保持在低位。通胀上升，且保持了一定程度的高🤔企。为支持其目标，同时考虑到风险转换到平衡，委员会决定将联邦🙌基金利率的目标区间下调25个基点至4%-4.25%。 😆与7月议息声明相比，本次声明对就业市场的判断由“失业率依然较😍低，劳动力市场状况保持良好”转变为“就业增长放缓，失业率小幅😁上升，但仍保持在低位”，同时新增“通胀上升”的表述。在下调利🤔率区间时，强调考虑到了“风险转换的平衡”。在描述调整目标区间😍的条件时，删去了“幅度和时机”的表述。 声明表示，在评😆估合适的货币政策立场时，委员会将继续监控未来的经济数据的影响😂。如果风险的发生会阻碍达成委员会的双重目标，委员会会为调整适🔥当的货币政策立场做好准备。委员会的评估将考虑到大量信息，包括🌟劳动力市场指标、通胀压力和通胀预期指标、金融和国际形势发展的😁数据等。 本次会议共有1票反对，为新任美联储理事米兰（😊Stephen I. Miran），他倾向于在本次会议上降息😡50个基点。在上个月投出反对票的鲍曼（Michelle W.❤️ Bowman）和沃勒（Christopher J. Wal😍ler）投票赞成了本次会议，7月他们便倾向于降息25个基点。⭐米兰被认为是特朗普政府经济议程的关键设计者，鲍曼和沃勒则是由🌟现任美国总统特朗普提名的理事。美联储7名理事中，上述3人由特🙌朗普提名，剩余4人由民主党政府提名。 以下是9月声明全🔥文与7月声明的比较： （删去7月原文：尽管净出口的波动😊继续影响着数据，）最近的指标表明，今年上半年经济活动的增长有⭐所放缓。就业增长放缓，失业率小幅上升，但仍保持在低位（7月原🙌文：失业率依然较低，劳动力市场状况保持良好）。通胀上升（本月🌟新增），且保持了一定程度的高企。 委员会力图在长期内达⭐成最大就业和2%的通胀目标。关于经济前景的不确定性仍处于高位😂。委员会注意到其双重任务面临的双面风险，并判断就业下行的风险😊已经上升（本月新增）。 为支持其目标，同时考虑到风险转🤗换的平衡（本月新增），委员会决定将联邦基金利率的目标区间下调🤯0.25个百分点至4%-4.25%（7月原文：维持在4.25🎉%-4.5%）。在考虑对联邦基金利率目标区间（删去7月原文：😀的幅度和时机）进一步调整时，委员会将仔细评估未来的数据、不断🤔变化的前景和风险平衡。委员会将继续减持美国国债、机构债券和机😊构抵押贷款支持证券。委员会坚定地致力于支持最大限度的就业，以😂及将通胀恢复至2%这一目标。 在评估合适的货币政策立场🤩时，委员会将继续监控未来的经济数据的影响。如果风险的发生会阻🙄碍达成委员会的双重目标，委员会会为调整适当的货币政策立场做好😀准备。委员会的评估将考虑到大量信息，包括劳动力市场指标、通胀🚀压力和通胀预期指标、金融和国际形势发展的数据等。 投票🔥赞成者包括：FOMC委员会主席（美联储主席）鲍威尔（Jero🤔me H. Powell, Chairman）；委员会副主席🌟（纽约联储主席）威廉姆斯（John C. Williams，👍Vice Chairman）；（美联储理事）Michael 🥳S. Barr；[本月新增：（美联储理事）Michelle 😊W. Bowman」]；（波士顿联储主席）Susan M. 🤩Collins；（美联储理事）Lisa D. Cook；（芝⭐加哥联储主席）Austan D. Goolsbee；(美联储🤯理事）Philip N. Jefferson；（圣路易斯联储🙄主席）Alberto G. Musalem； （堪萨斯城联储😆主席）Jeffrey R. Schmid；[本月新增：（美联😍储理事）Christopher J. Waller]；投票反🤔对这一行动的有米兰（Stephen I. Miran）[7月😆原文：鲍曼（Michelle W. Bowman）和沃勒（C🥳hristopher J. Waller）]，他倾向于在本次😡会议上降息0.5个百分点（7月原文：0.25个百分点）。[删😂去7月原文：库格勒（Adriana D. Kugler）缺席😜，并未参与投票]。返回搜狐，查看更多