中国AI打破西方垄断！ DeepSeek-R1凭强化学习登上《自然》封面，国产大模型迎来历史性突破。
9月17日，全球学术期刊《自然》（Nature）的封面上，首次出现了一篇关于大语言模型的论文——来自中国团队DeepSeek的DeepSeek-R1。 这也是全球首个经过严格独立同行评审的主流大模型，彻底打破了该领域“无评审、缺透明”的空白现状。
《自然》杂志社论直言，几乎所有主流大模型都尚未经过独立同行评审，而DeepSeek-R1终于改变了这一现状。 该模型不仅技术领先，还是目前最受欢迎的开源推理模型，在Hugging Face上的下载量已超1090万次。
论文显示，DeepSeek-R1的核心突破在于“仅通过强化学习激发大模型推理能力”。 传统方法依赖人工标注的思维链示例，成本高、扩展性差，还可能因人类认知偏见限制模型探索更优解。 而DeepSeek团队采用群体相对策略优化（GRPO）框架，仅以答案正确性作为奖励信号，让模型自我演化出复杂推理策略。
训练过程中，模型甚至出现“顿悟时刻”：突然增加反思频次，自主生成长推理链，重新评估和修正解题思路。 最终，DeepSeek-R1在数学、编程及STEM研究生水平问题等多个权威测试中表现卓越，准确率显著提升。
论文亦首次正面回应了蒸馏质疑。 团队明确表示，基座模型DeepSeek-V3 Base的训练数据全部来自互联网，虽可能包含GPT-4生成内容，但绝非故意为之，且绝无专门蒸馏环节。 数据截止于2024年7月，当时先进推理模型尚未公开，无意蒸馏的可能性极低。
安全性方面，DeepSeek-R1引入了外部风险控制系统，结合关键词匹配和DeepSeek-V3风险审查，有效识别并拦截不安全对话。 公开测试显示，其安全性能在多数基准上超越Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o等前沿模型。
本次论文评审过程严谨，8位专家提出上百条意见，团队逐条回应。 评审材料长达64页，近乎论文正文三倍，新增多个章节与安全报告，极大增强研究透明度和可信度。 《自然》强调，同行评审能有效抑制AI行业过度炒作，应对未经验证宣传可能带来的社会风险。
DeepSeek-R1的成功，标志着中国在大模型基础研究领域取得重大突破，也为全球AI研发透明度树立了新标杆。
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