国际顶级学术期刊《自然》最新一期封面刊载了一篇具有划时代意义的论文——由DeepSeek团队研发的R1推理模型研究正式亮相。该成果不仅刷新了人工智能领域的技术高度，更以独特的创新路径为全球大模型发展注入新动能，引发学界与产业界的广泛关注。
传统大语言模型的推理能力提升长期面临瓶颈，依赖人工标注数据的监督微调模式存在明显的扩展性局限。DeepSeek团队此次提出的"纯强化学习"方案，通过让模型在试错中自主探索最优解，彻底颠覆了既有的技术范式。R1模型的核心机制在于构建奖励模型，引导模型通过反复尝试找到通向正确答案的路径，而非简单模仿人类预设的思维模式。
在技术实现层面，研究团队开发了基于群组相对策略优化（GRPO）算法的DeepSeek-R1-Zero原型。该系统通过将数学答案匹配、代码执行验证等准确性指标与标准化思维链结构等格式要求相结合，构建出独特的双维度奖励机制。实验数据显示，经过强化训练的模型展现出惊人的自我进化能力：不仅能生成长达数千个token的复杂推理链，更发展出自我验证、方法反思和策略优化等高级认知功能。研究团队特别指出，模型在训练中期出现的"策略重构"现象，标志着其已具备动态调整思维路径的元认知能力。
尽管R1-Zero在推理深度上取得突破，但其初始版本存在表述冗余、语言混杂等问题。为此，研发团队创新性地采用"冷启动+多阶段训练"策略：首先通过数千例精选数据构建基础思维框架，继而运用强化学习框架优化推理路径，同时引入语言一致性奖励机制抑制混合输出。最终通过80万样本的混合训练，模型在保持顶尖推理性能的同时，实现了表述清晰度与任务适应性的显著提升。第三方评测显示，其综合表现已与OpenAI同期模型持平。
《自然》期刊在专题报道中给予高度评价，称该研究"开创了AI模型训练的新纪元"。审稿专家特别指出，这项通过严格同行评审的成果，首次证明了纯强化学习路径在大规模语言模型中的可行性，其技术架构设计具有广泛的借鉴价值。期刊封面配发的评论文章更以"突破性进展"为题，强调该研究对推动AI技术自主进化具有里程碑意义。
