昨晚，吉蓬Xi的陈兴达编辑李·舒奎（Li Shuiqing）又又创造了历史！吉文Xi于9月18日报告说，9月17日，由Deptseek和Liang Wenfeng Group完成的DepSeek-R1推理模型研究文书作为通讯作者，出现在国际杂志“自然”的封面上。 DeepSeek-R1的作用首次发布了重要的研究成果，该研究结果只能通过依赖加强研究而激发大型模型的利益，并激发全球AI研究人员；该模型已成为世界上最受欢迎的开放式谅解模型，面部下载超过1090万次。目前，有必要获得自然认证。同时，DeepSeek-R1也是Peer回顾的整个世界中的第一个基本语言模型。在社论中受到高度赞扬的自然：几乎所有主要的大型模型都没有被同行独立审查，这个空间“终于被Deptseek打破了。”大自然认为，在人工智能行业中，未经证实的陈述和炒作是“普遍的”，而DeepSeek所做的一切都是“朝着透明和重复迈出的快乐一步”。 ▲自然杂志的封面标题：自助力 - 增强学习教会模型模型自我完善本发表在《大自然》杂志上的新DeepSeek-R1论文与Peer在今年1月没有审查的第一版不同。它宣布了模型培训的更多细节，并对模型发行开始时的蒸馏问题做出了积极回应。 ▲在自然界发表的DeepSeek-R1文书中发表的64页的同行考试文档中，DeepSeek介绍了使用Bybase ng deepseek-v3（Batayang Modelo ng DeepSeek-r1）Ay Nagmula SA Internet的数据。尽管它可能包含由GPT-4产生的结果，但它是偶然的，并且没有特殊的蒸馏过程。 DeepSeek还提供了一个减轻数据公司的详细过程补充材料训练期间的ntamination证明该模型并未在训练数据中偶然地包括基准，从而改善了模型的性能。此外，DeepSeek进行了全面的DeepSeek-R1安全评估，证明其安全性是在同时发布的切割模型之前。 Nature Magazine认为，尽管AI技术变得流行，但大型模型制造商可能无法带来真正的社会风险。基于独立管理的同行测试是阻碍AI行业过多炒作的有效方法。论文链接：https：//www.nature.com/articles/s41586-025-09422-p评论：tent.springer.com/esm/art%3A10.1038%2FS41586-025-025-09422-在新版本的纸上变化，有必要检查DeepSeek-R1纸的主要内容。 DeepSeek-R1研究的起点是损害AI行业的主要问题当时。众所周知，推理可以改善大语言模型的功能，但是让模型通过后训练阶段的数据知道链链轨迹，该阶段依赖于手动注释，这是限制可扩展性的。 DeepSeek试图使该模型改变自身，以通过研究增强力来发展推理的能力。基于DeepSeek-V3基础，DeepSeek使用GRPO作为增强研究框架，仅将预测和真实答案的最终预测的准确性用作奖励信号，并且不对感知过程施加限制，并最终开发了DeepSeek-R1-Zero。 DeepSeek-R1-Zero通过研究加强成功掌握了改进的推理技术，并有可能产生更长的答案，每个答案包含验证，反思和替代性探索。 ▲DEEPSEEK-R1-Zero的答案的准确性随着概念的长度而增加，并且模型答案的整体长度增加ER答案是Patuloy Rising。根据DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek使用多阶段训练与RL结合使用，拒绝下沉和管理微调以生成DeepSeek-R1，以便该模型具有强大的了解能力并更好地满足人类的偏好。此外，团队舔了小型模型并将其发布给公众，为可用资源的研究社区提供了促进推理思维模型的发展和应用。除了科学研究的关键结果外，DeepSeek还为最新版本的纸张和其他材料增加了许多其他信息，从而使外界对模型的培训细节和操作有了更深入的了解。基准数据污染是非常敏感的ISYU-如果制造商在培训期间有意或意外地包括基准测试和相关答案，则相关试验的模型得分很高，会影响TH的公平性E基准标记。 Deptseek宣布，为防止基准测试数据污染，它针对DeepSeek-R1的训练前和培训后数据实施了全面的净化措施。以数学为例，DepSeek去污染过程仅引入并删除了近600万本潜在的文本，仅在训练数据中。在训练后阶段，与数学相关的数据全部来自2023年之前的竞争，并且采用了相同的过滤策略，以确保训练数据和审查数据不会肥胖。这些步骤确保模型分析的结果可以真正反映出解决问题的能力，而不是记住测试数据。但是，DeepSeek还承认，这种净化程序无法完全避免编写测试集，因此在2024年发布的一些基准仍可能存在污染问题。 DeepSeek还添加了全面的安全仓库RT为DeepSeek-R1。该报告指出，DeepSeek-R1在服务扩展中引入了外部风险控制系统，该系统不仅标识了不安全的关键字匹配对话，而且还使用DeepSeek-V3直接进行风险审查，以确定是否应拒绝响应。 DeepSeek建议开发人员在使用DeepSeek-R1时部署类似的P控制系统Toeligro。在安全和内部安全研究的公共基准上，DeepSeek-R1不仅仅是在大多数基准中切割Claude-3.7-Sonnet和GPT-4O等模型。尽管开放资源部署版本的安全性不如具有外部控制系统的版本，但它仍然具有安全级保证。在DeepSeek-R1发行版的开头，有传言称该模型使用了OpenAI模型进行蒸馏，这也出现在审查员的问题上。作为回应，DeepSeek做出了积极的回应，说预先训练的DeepSeek-V3碱数据全部来自NETwork反映了自然数据的分布，并且“可能包含由高级模型产生的内容（例如GPT-4）”，但是基于DeepSeek-V3的cooladmindmintation蒸馏的合成数据集。DeepSeek-v3基键的数据截止日期是2024年7月，如果没有预见的模型，则更重要的是，更重要的是，该模型的构成了更多的概念，该模型不断累积，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，更重要的是，它可以像偶然的那样，而不是事故。 DeepSeek-R1纸，尤其是R1-Zero的贡献，不涉及高级模型（RL）的培训。 DeepSeek-R1经历了完整的同行考试过程，并成为日记帐。但是，人们获得知识的方式，最重要的模型都没有在期刊期刊上经历过独立的同行评审，这是一个严重的差距。同行评论有助于阐明模型的大小，还将帮助该行业检查大型模型是否在制造商的宣传中继续执行。 DeepSeek改变了这种情况。 DeepSeek于今年2月14日将DeepSeek-R1论文提交了大自然，直到7月17日才被接受，并于9月17日正式发布。在此过程中，八位外部专家参加了同行评审并评估了工作的独创性，方法和稳定性。在最终版本中，审查报告的诉讼和集合的回应一起披露。吉文奇还研究了DeepSeek-R1纸Nang Deep的分析和反应的观点。该文档长64页，大约是纸本身长度的三倍。 ▲DeepSeek同行评审材料的封面上的8位评论者通过 - 有具体的意见，包括诸如复数和复数等细节的变化，以及AI的“拟人化”警告警告，以及对数据污染和模型安全问题的担忧。例如，在下面的更改中，审查员努力地捕获了“开放deepseek-r1-Zero”陈述“陈述”的歧义，并提醒深发现“开放资源”概念的含义仍然存在争议，并且在使用相关陈述时应特别注意。使用相关陈述时，Deptseek审阅者还可以仔细地提供STAM的链接，而不仅仅是SFT数据的链接。审查员提出的每个问题。离子可能是压倒性的。相比之下，在同行分析中，外部专家没有接收信息，但将能够通过在总统任期内协作和管理独立的第三方（编辑）来合作提出问题，并要求那些设定纸张的人增加信息。同行分析可以提高纸张清晰度，并确保该集合对其主张有合理的论点。这一过程并不需要对文章的内容进行重大更改，但可以增强研究证书。对于AI开发人员而言，这意味着他们的工作将更加稳定，更具说服力。结论：DeepSeek的开源模型可以是行业模型。作为进入世界的国内开源AI模型的代表，DeepSeek-R1在全球开放社区资源中享有很高的声誉。出现在《自然杂志》的封面上后，DeepSeek添加了有关该模型的更多信息，提供了科学研究参考，思想oF模型复制和对开放社区资源的应用支持。自然杂志呼吁更多的AI公司将其模型提交给同行以进行审查，以确保其陈述得到了证明和澄清。在这种背景下，Deptseek的开源不仅反映了国内AI的技术实力，而且还有望在透明度科学研究方面是全球AI行业的参考模型。
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