國際頂級學術期刊《自然》最新一期封面刊載了一篇具有劃時代意義的論文——由DeepSeek團隊研發的R1推理模型研究正式亮相。該成果不僅刷新了人工智能領域的技術高度，更以獨特的創新路徑為全球大模型發展注入新動能，引發學界與產業界的廣泛關注。

傳統大語言模型的推理能力提升長期面臨瓶頸，依賴人工標注數據的監督微調模式存在明顯的擴展性局限。DeepSeek團隊此次提出的"純強化學習"方案，通過讓模型在試錯中自主探索最優解，徹底顛覆了既有的技術范式。R1模型的核心機制在于構建獎勵模型，引導模型通過反復嘗試找到通向正確答案的路徑，而非簡單模仿人類預設的思維模式。

在技術實現層面，研究團隊開發了基于群組相對策略優化（GRPO）算法的DeepSeek-R1-Zero原型。該系統通過將數學答案匹配、代碼執行驗證等準確性指標與標準化思維鏈結構等格式要求相結合，構建出獨特的雙維度獎勵機制。實驗數據顯示，經過強化訓練的模型展現出驚人的自我進化能力：不僅能生成長達數千個token的復雜推理鏈，更發展出自我驗證、方法反思和策略優化等高級認知功能。研究團隊特別指出，模型在訓練中期出現的"策略重構"現象，標志著其已具備動態調整思維路徑的元認知能力。

盡管R1-Zero在推理深度上取得突破，但其初始版本存在表述冗余、語言混雜等問題。為此，研發團隊創新性地采用"冷啟動+多階段訓練"策略：首先通過數千例精選數據構建基礎思維框架，繼而運用強化學習框架優化推理路徑，同時引入語言一致性獎勵機制抑制混合輸出。最終通過80萬樣本的混合訓練，模型在保持頂尖推理性能的同時，實現了表述清晰度與任務適應性的顯著提升。第三方評測顯示，其綜合表現已與OpenAI同期模型持平。

《自然》期刊在專題報道中給予高度評價，稱該研究"開創了AI模型訓練的新紀元"。審稿專家特別指出，這項通過嚴格同行評審的成果，首次證明了純強化學習路徑在大規模語言模型中的可行性，其技術架構設計具有廣泛的借鑒價值。期刊封面配發的評論文章更以"突破性進展"為題，強調該研究對推動AI技術自主進化具有里程碑意義。