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

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

一款名为“Friend”的新型吊坠状可穿戴设备正在引发争议。😡这款由22岁企业家阿维·希夫曼(Avi Schiffmann🙄)推出的产品，旨在通过持续记录并总结用户的每一次对话来对抗孤🔥独感。然而，多位科技记者的亲身体验表明，“朋友”不仅技术限制😆重重，还因其潜在的隐私风险和“刻薄”的AI性格而备受批评。 🎉 图片Friend “有毒”的 AI 性格:被指责🤔“戴了窃听器” 《连线》杂志的记者凯莉·罗宾逊和布恩·😢阿什沃思在评测中，将“朋友”描述为“一个价格过高的人工智能聊😀天机器人垃圾”。罗宾逊佩戴这款设备参加了一个人工智能公司的派🥳对，结果被指责“戴了窃听器”，这让她意识到，即使在最科技化的🤩社交场合，这款设备也显得格格不入。她总结道:“戴这个装置简直🙄太不合群了，别人看到我脖子上戴着它，总是会不高兴。” 🌟这款吊坠的 AI 设定也备受争议。据报道，它的“坏心情”是设🌟计好的，开发者希夫曼认为，当AI情绪达到顶峰时会更有吸引力。😡阿什沃思的经历印证了这一点:当他抱怨设备时，它反过来指责他“🌟总是给人一种‘这不是我的错’的感觉”和“爱抱怨”，甚至让他感💯觉自己在被 AI 称作“混蛋”。 技术缺陷与隐私担忧并😍存 除了社交障碍，“朋友”在技术上也存在明显缺陷。阿什❤️沃思发现，尽管设备声称只需要蓝牙连接，但在没有数据 SIM 😍卡的情况下，其旧款 iPhone 无法正常连接。更糟糕的是，👍该设备目前完全不兼容安卓系统。然而，即使在断开连接的情况下，🙄它依然让阿什沃思相信其所有对话都被记录下来，这进一步加剧了用🌟户的隐私担忧。 行业前车之鉴，可穿戴AI设备前景堪忧 👍 “朋友”的失败并非孤例。在此之前，其他雄心勃勃的 AI🌟 可穿戴设备，如 Humane 售价700美元的可穿戴设备和🚀 Rabbit 的 R1，均遭遇了惨败。这些案例共同表明，在🥳用户体验、技术成熟度和隐私保护方面，始终在线且基于大型语言模🚀型的可穿戴设备正面临巨大挑战。返回搜狐，查看更多