DeepSeek-R1 论文登上《自然》封面，通讯作者为梁文锋

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近日，由DeepSeek团队联合研发、梁文锋教授担任通讯作者的重磅研究成果——DeepSeek-R1推理模型论文，成功登上了国际顶级科学期刊《自然（Nature）》第645期的封面，引发全球人工智能领域广泛关注。值得一提的是，该研究是首个经过严格同行评审的主流大语言模型成果，标志着中国在大模型基础研究领域的重大突破。此前，绝大多数主流大模型虽广泛应用，却鲜有通过权威学术评审流程，而DeepSeek此次填补了这一空白，获得《自然》杂志高度评价：“这一空白终于被DeepSeek打破”。

与今年1月发布的初版论文相比，本次发表在《自然》上的新版研究披露了更多关于DeepSeek-R1模型训练的核心细节，尤其是在推理能力提升方面的创新方法。研究指出，尽管当前大型语言模型（LLMs）在基础推理任务中表现不俗，主要得益于思维链（Chain-of-Thought, CoT）等提示技术，但其性能仍严重依赖大量人工标注的推理样本，且在面对复杂问题时存在明显局限。为突破这一瓶颈，DeepSeek团队提出了一种全新的纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练框架。

该框架的最大亮点在于完全摆脱对人工标注推理路径的依赖，转而通过环境反馈机制自主演化出高级推理策略。实验表明，模型在训练过程中自发形成了包括自我反思、逻辑验证和动态调整解题策略在内的多种高阶认知行为。这种“类人”的推理模式不仅显著提升了模型在数学证明、编程竞赛和STEM学科难题中的表现，还在多项可验证任务中超越了传统监督学习训练的同类模型。

更值得关注的是，这项研究揭示了大模型所生成的自主推理模式具备可迁移性。研究人员发现，这些高级推理行为能够被有效提炼并用于指导小型语言模型的训练，从而实现“以大带小”的推理能力迁移，为未来构建高效、低成本的智能推理系统提供了全新思路。这一发现有望推动AI教育、科研辅助及自动化代码生成等多个应用场景的技术升级。

此次DeepSeek-R1登上《自然》封面，不仅是对其技术实力的认可，也体现了国际学术界对中国AI原创研究的高度关注。随着大模型从“参数竞赛”逐步转向“能力深挖”，以强化学习驱动通用推理的能力将成为下一代AI发展的关键方向。DeepSeek的这一里程碑式成果，或将为全球大模型发展提供新的范式参考。

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本文来源： IT之家【阅读原文】