DeepSeek - R1登上Nature封面：朝着AI透明化迈出的可喜一步
（图片来自网络）
开源人工智能领域迎来重大突破：DeepSeek - R1 论文以封面文章形式登上权威科学期刊《Nature》，为 AI 透明化发展迈出了可喜一步。
DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文峰担任该论文的通讯作者。研究显示，无限制的强化学习（RL）训练能够有效激发大语言模型（LLM）的新推理能力，减少对人类输入的工作量，并且在数学、编程等领域的表现优于传统的训练方法。
截至发文前，DeepSeek - R1 在 GitHub 上收获了 91.1k 颗星，获得了全球开发者的广泛好评。
同期发表的卡内基梅隆大学助理教授等学者的评价指出，DeepSeek - R1 已从一个强大但不透明的解决方案寻找者，发展成一个能够进行类人对话的系统，满足了人类对可理解、可信任并能进行有意义协作的 AI 系统的需求。
Nature 期刊的 Editorial 文章肯定称，DeepSeek - R1 是第一个在经过同行评审后发表的主流大语言模型（LLM），这是朝着 AI 透明化迈出的可喜一步。文章指出，经同行评审的论文发表有助于澄清 LLM 的工作原理，并帮助评估它们是否“货真价实”。
研究团队进一步指出，传统的训练方法依赖人工标注存在局限，而无限制的强化学习（RL）训练可以减少对人类输入的依赖，让 LLM 通过自我演化来发展推理能力。对比基于提示的方法、监督学习等早期方法，RL 算法的工作方式类似于人类玩家学习玩电子游戏的过程——通过不断试错发现哪些行为会带来奖励，从而能自然输出推理过程。
DeepSeek - R1 采用“群体相对策略优化（GRPO）”等 RL 算法，基于基础模型（如 DeepSeek - V3 Base）历经多阶段训练（如 DeepSeek - R1 - Zero、Dev1、Dev2 等阶段），最终模型推理能力强且与人类偏好对齐。在数学、编程等 21 个主流基准测试中表现优异，验证了 RL 框架的有效性。
此外，同行评审有助于提高研究的信任度，能够制衡模型基准测试的操控、确保对模型安全性的回应等。《Nature》呼吁更多 AI 公司将其模型提交给出版物评审，推动 AI 行业透明化，缓解过度炒作带来的风险。
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