DeepSeek登上Nature封面，到底公开了哪些训练秘籍？

本文介绍了DeepSeek-R1作为首个登上《自然》封面的大模型研究，其核心创新在于采用强化学习训练方法。研究背景是大模型训练存在高成本和黑箱问题，DeepSeek通过公开完整训练细节实现技术民主化。研究目的是开发低成本、可复现的强化学习训练框架，使用监督微调和强化学习相结合的方式，让模型通过自我反思提升推理能力。结论表明该方法仅用600万美元就实现了前沿AI能力，在MMLU-Pro测试中表现优异，同时通过风险控制系统有效应对安全挑战，为行业树立了透明可验证的新标准。