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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要说使用频率最高的家用电器，洗衣机一定榜上有名。 但如🙌果使用或者保养不当，洗衣机也会成为“细菌培养皿”，一些不明原😀因的皮肤过敏、咳嗽、鼻炎可能都和它有关。 01洗衣机是😎怎么变脏的？ 洗衣机能清洗衣物，但自身也常常藏污纳垢。💯一项北京家用全自动洗衣机的微生物污染状况调查发现，洗衣机洗涤❤️水样中存在17种细菌。 上海市疾控中心曾抽查了128台⭐使用半年以上的洗衣机，结果显示，洗衣机洗涤桶内槽中的霉菌检出🤔率为60.2%，细菌总数检出率为81.3%，总大肠菌群检出率😡高达100%，有54.7%的洗衣机同时含有以上三种菌类。 🔥 那么，是什么原因导致洗衣机越来越脏呢？ 洗衣机洗涤🎉筒和外筒之间有间隙，内筒壁有许多进出水的小孔。洗涤时，绒毛、🔥碎屑等污渍，会通过小孔附着在夹层及排水系统部件中。 日🔥积月累加上环境潮湿，细菌滋生较快，洗涤时通过水附着在衣物上，🙌可能引发多种疾病。 此外，洗衣机进水管处长期有水，细菌😜和霉菌会在潮湿的管壁上大量生长，也容易通过水流进入洗衣机，污🙌染内环境。 每次使用后，洗衣机内筒都会有少量积水，很多🎉人取出洗完的衣服，顺手就关上了洗衣机盖，甚至用布罩上，不利于😂水分蒸发，易滋生细菌。 02洗衣机不干净可能引发哪些疾🤗病？ 洗衣机一旦滋生细菌、霉菌，不但洗不干净衣服，还会😅增加某些疾病的患病风险。 皮肤过敏 衣服洗涤剂中😂的游离物、衣物上的灰尘等易残留在洗衣机夹层中，形成水垢和污渍🤩，成为细菌的温床。 细菌残留在衣物上，会引发皮肤瘙痒或🤗过敏现象，免疫力低下的小孩、老人尤其要当心。 霉菌性疾😁病 霉菌也是重要的过敏原，能形成网状的菌丝体，产生大量😉孢子。霉菌孢子体积小，在空气中容易飞散，有些人会出现眼睛、皮👍肤发红发痒、鼻塞、咳嗽等情况。 除了皮肤病，还会诱发呼😍吸系统疾病，如咳嗽、哮喘、过敏性肺炎、鼻炎、霉菌性肺炎等。 💯 股癣、脚气 洗衣机水的温度一般在20摄氏度左右，😉是真菌繁殖适宜的温度，而且洗衣粉里有蛋白酶，使洗衣机非常有利🙌于真菌生长。 比如，感染红色毛癣菌会导致股癣、脚气。类🤩似的还有白色念珠菌，在身体免疫功能下降或局部菌群失调等特定的🤗情况下会致病，造成霉菌性阴道炎。 展开全文 03😉保养洗衣机的正确方法 为了避免洗衣机变成“脏衣机”，日💯常使用要注意以下几点。 用完要通风干燥 洗完衣服😁后要马上晾晒，及时排空洗衣机中的水，顶部开门的波轮洗衣机可用💯干抹布将里面的水擦干，侧开门的滚筒洗衣机还要把镶嵌在门口垫圈🙄中的水擦干。 每次用完洗衣机，建议通风30分钟至1小时😘后再盖上，炎热潮湿的季节要延长通风时间。进水管和排水管也要及😢时清洗和去除残留污水。 定期清洁 建议定期清洗洗😅衣机，在换季或洗衣频繁的季节，适当增加频次；每年可以拆机清理🤯一次，从根本上洗刷掉机器上的脏东西。 注意选择洗衣机专😉用洗涤剂，不要选择酸碱性较强的洗涤剂，以免降低洗衣机使用寿命🤩。另外，不要忘记清洗过滤网和过滤盒。 保证放置平稳 😁 洗衣机放置在不平坦的地方，不但会发出噪音，还会发生位移甚💯至损坏，影响工作效率和使用寿命。 如果噪音较大，可用双😴手按住洗衣机对角线上的两个角来检查底脚，调节平衡。洗衣服时，🔥也要注意衣物放置适量、均匀，避免机身晃动，清洗不净。 😁把握好力度、时间 很多人认为洗衣力度越大，清洁效能就越🤔好，习惯将转速提至最高。其实，洗衣力度太大反而会破坏衣物纤维👏，使用适当的转速就足够去除污垢了。 同样，洗涤衣物的时😂间过长，不等于一定能去除顽固的污渍，反而伤衣物，可先浸泡，然👏后用清洁剂洗局部污渍。 （生命时报）返回搜狐，查看更多😉