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日期: 2025-01-27 | 來源: AI未來指北 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
時隔不到壹個月，DeepSeek 又壹次震動全球AI圈。
去年 12 月， DeepSeek 推出的 DeepSeek-V3在全球AI領域掀起了巨大的波瀾，它以極低的訓練成本，實現了與GPT-4o和Claude Sonnet 3.5 等頂尖模型相媲美的性能，震驚了業界。騰訊科技曾對此模型進行了深度拆解，用最簡單直白的方法，解讀了它能夠同時實現低成本和高效能的技術背景。
和上次不同的是，這次推出的新模型 DeepSeek-R1不僅成本低，更是在技術上有了大幅提升，而且，還是壹個開源模型。
這款新模型延續了其高性價比的優勢，僅用拾分之壹的成本就達到了GPT-o1級別的表現。
所以，很多業內人士甚至喊出了“DeepSeek接班OpenAI”的口號，更多人將目光聚焦在其訓練方法方面的突破。
比如，前Meta AI工作人員、知名AI論文推特作者Elvis就強調，本篇DeepSeek-R1的論文堪稱瑰寶，因為它探索了提升大語言模型推理能力的多種方法，並發現了其中更明確的湧現特性。
另壹位AI圈大V Yuchen Jin則認為，DeepSeek-R1論文中提出的，模型利用純RL方法引導其自主學習和反思推理這壹發現，意義非常重大。
英偉達GEAR Lab項目負責人Jim Fan在推特中也提到了，DeepSeek-R1用通過硬編碼規則計算出的真實獎勵，而避免使用任何 RL 容易破解的學習獎勵模型。這使得模型產生了自我反思與探索行為的湧現。
因為這些極其重要的發現都被DeepSeek-R1完全開源，Jim Fan 甚至認為，這本來是OpenAI應該做的事。
那麼問題來了，他們所提到純RL方法訓練模型是指什麼？模型出現的“Aha moment”又憑什麼能證明AI具有了湧現能力？我們更想知道的是，DeepSeek-R1的這壹重要創新對於AI領域未來的發展，究竟意味著什麼？- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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