全球頂尖學術期刊《自然》（Nature）最新一期封面，被來自中國的AI團隊DeepSeek摘得。今年初，由梁文鋒領銜的研究團隊發布論文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》，首次證明僅通過強化學習（RL）即可激發大語言模型（LLM）的深度推理能力。這一突破性成果不僅登上封面，更引發學界與產業界的廣泛關注。

研究團隊顛覆傳統訓練范式，以DeepSeek-V3 Base模型為基礎，完全摒棄監督微調（SFT）階段，轉而采用極簡的強化學習框架。模型僅需接收兩項指令：答案需包含標簽包裹的思考過程與標簽包裹的最終結論；獎勵信號僅依據答案正確性判定。這種"無示范、無引導"的訓練方式，使模型在AIME 2024數學競賽中實現質的飛躍——平均解題準確率從15.6%飆升至77.9%，配合自洽解碼技術后更達86.7%，超越人類選手平均水平。

訓練過程中，研究人員捕捉到令人驚嘆的自我進化現象。隨著迭代深入，模型在標簽內生成的文本長度持續增加，甚至主動生成數百token的復雜思維鏈。更突破性的是，模型自發發展出"自我反思"與"系統性探索替代解法"等高級策略，例如在某個訓練節點，模型頻繁使用"wait"一詞進行策略調整，標志著推理模式的根本性轉變。

盡管DeepSeek-R1-Zero展現出驚人推理能力，但純強化學習導致的語言混亂與通用能力不足問題亟待解決。研究團隊設計四階段精煉流程：首先用數千條高質量對話數據微調模型語言習慣；隨后通過強化學習平衡推理能力與語言流暢性；再將推理數據與海量通用數據混合訓練；最終通過復雜獎勵模型強化模型安全性與人類偏好對齊。經多輪優化，模型在Alpacaeval 2.0等基準測試中性能提升17%-25%，同時保持數學、編程領域的頂尖水準。

訓練算法創新方面，團隊摒棄傳統PPO算法，采用更高效的GRPO（組相對策略優化）。該算法通過組內競爭機制，讓模型針對同一問題生成16個不同答案，依據相對表現優化策略。這種"集體智慧"模式使資源消耗降低60%，同時保持訓練穩定性。獎勵系統設計同樣精妙：數學、編程等任務采用嚴格規則獎勵，確保答案完全正確；寫作、對話等通用任務則引入基于模型的獎勵，通過對比海量"好答案"與"壞答案"學習人類偏好。

開源后，DeepSeek-R1在Hugging Face平臺創下1090萬次下載紀錄，成為全球首個通過同行評審的主流大模型。審稿人、Hugging Face工程師Lewis Tunstall指出："這項研究證明，僅靠強化學習就能達到頂尖性能，其他團隊正嘗試將該方法擴展至更多領域。"俄亥俄州立大學研究員Huan Sun強調："嚴格的同行評審驗證了模型有效性，這種透明研究模式值得全行業借鑒。"

面對結構化輸出、工具調用等能力局限，以及主觀任務獎勵設計等挑戰，研究團隊已啟動下一代模型研發。值得注意的是，DeepSeek-R1的訓練成本較同類模型降低80%，這種高效訓練模式或將成為AI發展的新標桿。隨著研究方法被全球實驗室復現，一場由強化學習驅動的AI推理革命正在拉開序幕。