國(guó)際權(quán)威期刊《自然》最新一期（第645期）封面刊登了一項(xiàng)來自中國(guó)團(tuán)隊(duì)的突破性研究——DeepSeek-R1推理模型的技術(shù)論文。該成果由DeepSeek團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)完成，通訊作者梁文鋒帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)首次披露了模型訓(xùn)練的核心細(xì)節(jié)，標(biāo)志著全球主流大語言模型領(lǐng)域迎來首個(gè)通過獨(dú)立同行評(píng)審的案例。

《自然》期刊特別指出，當(dāng)前主流大語言模型普遍缺乏獨(dú)立第三方評(píng)審機(jī)制，而DeepSeek-R1的發(fā)布填補(bǔ)了這一空白。該模型通過純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）框架突破傳統(tǒng)訓(xùn)練范式，在無需人工標(biāo)注推理軌跡的條件下，實(shí)現(xiàn)了推理能力的顯著提升。這一創(chuàng)新直接挑戰(zhàn)了行業(yè)對(duì)"人工演示數(shù)據(jù)依賴"的固有認(rèn)知。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中系統(tǒng)闡述了強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架的運(yùn)作機(jī)制：通過構(gòu)建自主進(jìn)化環(huán)境，模型能夠自發(fā)形成包括自我反思、結(jié)果驗(yàn)證和動(dòng)態(tài)策略調(diào)整在內(nèi)的高級(jí)推理模式。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)該框架訓(xùn)練的模型在數(shù)學(xué)競(jìng)賽、編程挑戰(zhàn)和STEM領(lǐng)域任務(wù)中，性能表現(xiàn)全面超越依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。

技術(shù)突破的關(guān)鍵在于模型自主性的激發(fā)。研究證實(shí)，當(dāng)移除人工標(biāo)注的思維鏈（CoT）演示數(shù)據(jù)后，強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架仍能引導(dǎo)模型構(gòu)建出結(jié)構(gòu)化的推理路徑。這種內(nèi)生形成的推理模式不僅提升了復(fù)雜問題的解決能力，更可遷移至小型模型進(jìn)行能力強(qiáng)化，為模型輕量化提供了新的技術(shù)路徑。

該成果對(duì)AI推理領(lǐng)域具有雙重意義：一方面通過純強(qiáng)化學(xué)習(xí)突破了數(shù)據(jù)標(biāo)注瓶頸，另一方面構(gòu)建了可復(fù)制的推理能力提升范式。研究團(tuán)隊(duì)已公開部分訓(xùn)練細(xì)節(jié)，相關(guān)代碼庫(kù)和模型架構(gòu)正在逐步釋放，為全球AI研究者提供了新的技術(shù)參照。