DeepSeek-R1 项目展现了开源的真谛——不仅开放了一系列-20250121084530

DeepSeek-R1 项目展现了开源的真谛——不仅开放了一系列模型，更罕见地公开了完整的训练细节。在开源社区中，他们或许是首个展示出强化学习持续突破性进展的项目。

有意思的是，取得突破的方式并非靠“内部突破”或者类似“草莓计划”这样充满神秘色彩的项目名称，而是通过最朴实的方式——直接公开算法和学习曲线数据。

从技术细节来看，这份论文揭示了几个关键突破：
- 完全依赖强化学习的冷启动模式，不借助任何预训练模型，这让人想起 AlphaZero 在围棋、将棋和国际象棋上的突破；
- 采用硬编码规则计算基准奖励，避免了可能被强化学习系统钻空子的学习型奖励模型；
- 训练过程中思考时间自然增长，展现出令人惊叹的涌现特性；
- 出现了自我反思和探索行为；
- 创新性地使用 GRPO 替代 PPO，简化架构同时降低内存占用。

最令人震撼的是，这个团队在2024年2月发明的 GRPO 已经展现出惊人实力。这支团队，正在用开放的态度改写AI研究的未来。

#人工智能##AI创造营##DeepSeek#