成功出圈 面壁智能联创DeepSeek引起热议

近日，面壁智能的联合创始人兼首席科学家刘知远在接受采访时，就近期在业界引起巨大关注的DeepSeek的R1模型发表了自己的看法。他指出，DeepSeek的这一模型不仅成功复现了OPenAI o1的深度推理能力，更通过开源的方式为全球科研社区和行业带来了一场技术革命。关于此次的技术成果及其深远影响，刘知远为我们做了深入解读。

一、深度复现OpenAI o1的推理能力

DeepSeek的R1模型最近因其卓越的表现而受到关注。
其核心的价值在于它成功地复现了OpenAI o1的深度推理能力。
OpenAI o1虽然在深度思考方面展现出令人瞩目的能力，但其内部实现细节并未公开，如同引爆了一颗原子弹却未揭示其背后的秘方。
而DeepSeek的R1模型可能是全球首个通过纯粹的强化学习技术达到这一水平的团队，其还将这一能力开源，供全球科研人员共享和进一步研发。
这一点尤为重要，因为历史上有许多的技术和理论都是基于开源平台才得以不断发展和完善的。
DeepSeek此次的开源行为无疑是对全球人工智能领域的一大贡献。

二、DeepSeek R1模型的两大亮点

刘知远指出，DeepSeekR1的整个训练流程中有两个非常重要的亮点或价值。
首先是其通过规则驱动的方法实现了大规模强化学习。
这一点是许多科研团队长期以来一直努力攻克的目标。
DeepSeekR1基于其V3基座模型，成功运用大规模强化学习技术，研发出了DeepSeek-R1-Zero模型，这标志着强化学习技术在大型模型应用上的重要突破。
其次是DeepSeek R1通过深度推理SFT数据与通用SFT数据的混合微调，实现了推理能力的跨任务泛化。
这意味着该模型不仅能在特定领域表现出色，还能在其他领域展现强大的泛化能力，从而提高了其实用性和灵活性。
这一技术在不同领域任务之间搭建了桥梁，开启了人工智能技术的新篇章。

三、强化学习技术的泛化与应用

DeepSeek R1的另一个显著特点是其强化学习技术的应用不仅局限于特定领域，还能泛化到其他领域。
在实际应用中，用户在进行写作等任务时能够感受到其强大的深度思考能力。
这是通过两个阶段实现的：首先是基于其强大的基座模型生成带有深度推理能力的SFT数据；随后通过强化学习训练，得到了具有强大泛化能力的强推理模型。
这一点标志着人工智能技术在处理复杂任务时的又一重要进步。
这种泛化能力为用户带来了更加智能、便捷的体验，也预示着人工智能技术在未来的更多可能。

四、关于DeepSeek R1成功的原因分析

刘知远认为，DeepSeek R1能够取得如此全球性的成功与OpenAI的某些策略选择有关。
OpenAI在发布o1后并未选择开源，同时隐藏了其深度思考的过程，并采用了高昂的收费方式。
这使得o1无法在全球范围内普及其深度思考的能力，让尽可能多的人感受到这种震撼。
而DeepSeek R1的出现则打破了这一局面，如同2023年初的ChatGPT一样，让所有人真正感受到了深度思考所带来的震撼。
这也是DeepSeek R1出圈的非常重要的原因。
DeepSeek的成功还在于其在技术创新和开源共享方面的努力与坚持。
这也是科技行业的核心价值观之一：开放与创新。
DeepSeek的技术成果向世界展示了人工智能技术的巨大潜力和广阔前景。

DeepSeek R1模型的发布无疑是人工智能领域的一次重大突破。
它不仅成功复现了OpenAI o1的深度推理能力，还通过大规模强化学习和深度推理SFT数据的混合微调实现了推理能力的跨任务泛化。
这一技术的出现和应用将极大地推动人工智能领域的发展和创新应用领域的进步同时也引发了人们对人工智能技术未来的无限遐想与期待。

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