DeepSeek-R1大模型论文登《自然》封面 通讯作者为梁文锋
（图片来自网络）
IT之家消息，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》第645期封面。与年初初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练细节。
据悉，DeepSeek-R1是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。《自然》评价称，此前几乎所有主流大模型都未经过独立同行评审，该模型“终于打破了这一空白”。
论文表明，通用推理是人工智能领域长期挑战，近年来以大型语言模型（LLMs）和思维链（CoT）提示等技术突破虽取得进展，但模型在处理复杂问题时的能力仍显不足。研究表明，通过纯强化学习（RL）激发大型语言模型的推理能力，无需依赖大量人工标注的演示数据，能促进高级推理模式的自主形成，如自我反思、验证与动态策略调整。因此，经训练的模型在数学、编程竞赛和STEM（科学、技术、工程、数学）等可验证任务上，展现出更优异的性能，优于传统监督学习训练的同类模型。此外，这些自主形成的推理模式还能系统性地指导与提升小型模型的推理能力。
IT之家附相关论文链接（信息已如实呈现）。
（声明：该内容经AI精编）
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