梁文锋发表Nature封面论文：揭开DeepSeek-R1背后的科学原理——强化学习激励大模型推理能力

本文介绍了DeepSeek研究团队在Nature发表的封面论文，该研究背景是大语言模型虽然展现出推理能力，但传统方法依赖大量人类标注，成本高昂且性能受限。研究目的是探索通过纯强化学习方法减少对人类标注的依赖，让模型自主发展推理能力。研究结果表明，采用组相对策略优化的强化学习框架训练出的DeepSeek-R1模型在数学、编程等复杂任务上表现卓越，推理能力显著提升，同时揭示了模型训练中的"顿悟时刻"和新兴推理行为。结论指出该方法为开发更自主的大语言模型提供了新路径，但也面临伦理安全、语言混合等挑战。