最新一期《自然》杂志封面研究引发科技界高度关注，中国团队研发的DeepSeek-R1大语言模型成为首个通过国际顶级学术期刊同行评审的同类成果。这项突破性研究系统展示了如何通过强化学习技术，在极少人工干预条件下训练出具备自主推理能力的AI模型。
研究团队创新性采用三阶段训练框架：首先构建无需监督微调的DeepSeek-R1-Zero基础模型，通过群组相对策略优化（GRPO）技术降低计算成本，该技术通过群体评分估算基准值，避免使用与主模型同等规模的评估模型。在奖励机制设计上，研究人员同时引入准确度奖励和格式规范奖励，形成双重优化导向。
实验过程中观察到模型展现惊人进化能力。在数学推理任务训练中，系统自主发展出多步推理能力，生成的思考过程长达数千个token。中期训练阶段出现关键突破点，模型学会动态调整思考策略，通过重新评估初始方法优化计算资源分配。这种自我优化能力使模型在编程挑战和复杂科学问题求解中表现突出。
针对基础模型存在的语言混杂和可读性缺陷，研究团队开发出冷启动数据增强方案。通过收集数千个长思维链（CoT）示范数据，结合人工后处理优化，显著提升输出质量。实验数据显示，采用冷启动微调的模型在可读性指标上提升42%，同时保持核心推理能力不受影响。
强化学习阶段引入语言一致性奖励机制，通过计算目标语言词汇占比解决多语言混输问题。尽管该约束导致数学解题准确率轻微下降（约2.3%），但显著改善了用户交互体验。最终奖励函数整合准确率指标和语言规范指标，形成复合优化目标。
在模型泛化能力提升方面，研究团队采用拒绝采样技术从训练检查点提取高质量数据，结合写作、角色扮演等通用领域样本，构建出包含60万例的混合训练集。经过筛选的推理轨迹数据确保每个问题仅保留正确解答，有效提升模型可靠性。
第二阶段强化学习着重优化模型实用性与安全性。针对推理任务沿用规则奖励机制，对通用场景则采用深度学习奖励模型捕捉人类偏好。这种双轨制训练使模型在保持顶尖推理性能的同时，显著提升对话友好度和内容安全性。
知识蒸馏实验取得突破性进展。研究人员使用DeepSeek-R1生成的80万例示范数据，对Qwen和Llama等开源模型进行微调，使7B参数规模的小模型在数学推理任务中达到与百亿参数模型相当的水平。基准测试显示，蒸馏模型在GSM8K数据集上取得89.7%的准确率，较基础模型提升31.2个百分点。
学术界对该研究给予高度评价。审稿人Lewis Tunstall指出，这项工作开创了AI研发透明化的新范式，其公开的训练流程和评估方法为行业树立重要标杆。俄亥俄州立大学AI实验室主任Huan Sun强调，严格的同行评审机制有效验证了模型可靠性，这种科学验证方法应当成为行业标配。
技术细节显示，DeepSeek-R1在MATH数据集取得91.3%的准确率，超越多数同类模型；在Codeforces编程竞赛模拟测试中达到专家级（2200分）水平。多阶段训练架构使模型兼具深度推理能力和通用场景适应性，这种平衡性在现有大语言模型中表现突出。
