DeepSeek 論文登上 Nature 封面，AI 大模型首次通過同行評審

9月18日，大語言模型（LLM）領域迎來一項里程碑式突破。DeepSeek 團隊憑藉其關於 DeepSeek R1 的研究論文，成功登上了頂級學術期刊《Nature》的封面，成爲首個通過權威同行評審的大語言模型。這一事件不僅證明了 DeepSeek R1的技術創新，也爲整個 AI 行業樹立了新的學術標準。

《Nature》編輯部指出，在 AI 技術飛速發展、炒作氾濫的當下，DeepSeek 的做法爲行業提供了一種有效的應對策略。通過嚴格的獨立同行評審，AI 研究的透明度和可重複性得以提升，從而降低了未經證實的技術聲明可能帶來的社會風險。編輯們呼籲更多 AI 公司能夠效仿 DeepSeek，以促進 AI 領域的健康發展。

這篇論文詳細介紹了 DeepSeek R1創新的推理能力訓練方法。與傳統依賴人工標註進行微調不同，該模型完全不使用人工示例，而是通過強化學習（RL）在自主環境中自我演化，從而發展出複雜的推理能力。這種方法取得了顯著成效，例如在 AIME2024數學競賽中，DeepSeek-R1的表現從15.6% 躍升至71.0%，達到了與 OpenAI 模型相當的水平。

羣體相對策略優化算法的示意圖（來源:DeepSeek）

在長達數月的同行評審過程中，八位專家對該研究提出了寶貴建議，促使 DeepSeek 團隊對技術細節進行了多次修改和完善。儘管研究成果顯著，團隊也坦承模型在可讀性和語言混用等方面仍面臨挑戰。爲解決這些問題，DeepSeek 採用了結合拒絕採樣和監督微調的多階段訓練框架，進一步提升了模型的寫作能力和整體表現。

DeepSeek R1的成功發表標誌着 AI 基礎模型研究正在向更科學、更嚴謹和更可復現的方向邁進。這一突破爲未來的 AI 研究提供了一個新範例，並有望推動整個行業走向更加透明和開放的發展道路。