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DeepSeek-R1 論文登上《自然》封面,通訊作者為梁文鋒

來源: 責編: 時間:2025-09-19 17:56:44 17觀看
導讀 9 月 18 日消息,由 DeepSeek 團隊共同完成、梁文鋒擔任通訊作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究論文,登上了國際權威期刊《自然(Nature)》第 645 期的封面。與今年 1 月發布的 DeepSeek-R1 的初版論文相比,本次論文披

9 月 18 日消息,由 DeepSeek 團隊共同完成、梁文鋒擔任通訊作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究論文,登上了國際權威期刊《自然(Nature)》第 645 期的封面。與今年 1 月發布的 DeepSeek-R1 的初版論文相比,本次論文披露了更多模型訓練的細節。zY328資訊網——每日最新資訊28at.com

據悉,DeepSeek-R1 也是全球首個經過同行評審的主流大語言模型。Nature 評價道:目前幾乎所有主流的大模型都還沒有經過獨立同行評審,這一空白“終于被 DeepSeek 打破”。zY328資訊網——每日最新資訊28at.com

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論文摘要顯示,通用推理一直是人工智能(AI)領域一項長期且艱巨的挑戰。近年來,以大型語言模型(LLMs)、和思維鏈(CoT)提示為代表的技術突破,已在基礎推理任務上取得了顯著成功。然而,這種成功在很大程度上依賴于大量人工標注的演示數據,且模型在處理更復雜問題時的能力仍顯不足。zY328資訊網——每日最新資訊28at.com

研究表明,大型語言模型的推理能力可通過純強化學習(RL)來激發,無需依賴人工標注的推理軌跡。所提出的強化學習框架能夠促進高級推理模式的自主形成,例如自我反思、驗證和動態策略調整。zY328資訊網——每日最新資訊28at.com

因此,經訓練的模型在數學、編程競賽和 STEM(科學、技術、工程、數學)領域等可驗證任務上展現出更優異的性能,優于通過傳統監督學習(基于人工演示數據)訓練的同類模型。此外,這些大規模模型所呈現的自主形成的推理模式,可被系統性地用于指導和提升小型模型的推理能力。zY328資訊網——每日最新資訊28at.com

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https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-zzY328資訊網——每日最新資訊28at.com

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