Page 1: 第1页 各位观众，5分钟精华速讲开始！今天这消息太炸了！你没看错，最新一期Nature封面，竟然是咱们国产的DeepSeek-R1！标题“SELF-HELP”，直接点明核心：AI学会了自我进化！这背后就是DeepSeek那篇关于强化学习激励大模型推理能力的重磅论文。开局就是王炸，咱们接着看！ Page 2: 第2页 Nature官方是怎么评价的？划重点！以前教AI推理，就像请无数个老师一对一辅导，费时费力。但DeepSeek换了个玩法，搞了个“奖惩机制”——也就是强化学习。模型答对题给高分，答错就罚。结果呢？模型自己学会了举一反三，甚至还能做“错题分析”，自我反思，最后在编程、科研难题上表现猛增！ Page 3: 第3页 这事儿的意义不止技术本身！划重点：DeepSeek-R1是第一个通过Nature这种顶级期刊“同行评审”的大模型！你没听错，是第一个！这意味着它不再是自己说自己牛，而是经过了全球顶级专家的严格检验。审稿人都出来点赞，说这为整个行业树立了榜样，让AI发展有据可查，不再是黑箱。 Page 4: 第4页 为什么说这个“第一”这么重要？因为现在的AI圈太卷了，各种发布会、刷榜单，但背后有多少水分谁知道？同行评审就像一个“照妖镜”，你行不行，得让独立的外部专家说了算。DeepSeek-R1这一步，直接把AI从自卖自夸的“市场营销”拉回了严谨的“科学轨道”，这对于整个行业的健康发展至关重要！ Page 5: 第5页 废话不多说，直接上干货！DeepSeek-R1到底是怎么炼成的？看这张图，整个流程分三步走。第一步“奠基”，用少量高质量数据给模型打个好基础。第二步“核心迭代”，用强化学习疯狂提升推理能力，再用监督微调拓宽知识面。第三步“最终对齐”，再次使用强化学习，让模型更懂人类的需求。一套组合拳下来，王者诞生！ Page 6: 第6页 接下来是硬核技术！DeepSeek团队搞了个叫R1-Zero的“先行版”，它的特点是完全从零开始，直接用强化学习来训练。怎么做到的？三大法宝！第一，用GRPO技术降本增效。第二，设计了“准确度+格式”的双重奖励，让模型既要做对题，也要写好步骤。第三，只给个简单模板，让模型自己去想怎么解题，自由发挥！ Page 7: 第7页 最神奇的来了！在训练R1-Zero的时候，研究人员观察到了一个“Aha Moment”！模型在没人教的情况下，自己学会了反思和探索不同的解题方法。更牛的是，它还学会了“时间管理”，知道在难题上多花点时间思考。这就是强化学习的魔力：只要奖励给到位，AI自己就能悟道！ Page 8: 第8页 不过，从零起步的R1-Zero也有缺点，就是输出的东西乱七八糟，像“火星文”，可读性很差。怎么办？DeepSeek团队想了个办法，在正式训练R1之前，先喂给它几千条人类写好的、逻辑清晰的“解题范文”，也就是“冷启动数据”。这相当于给模型一个“好榜样”，让它一开始就知道该怎么好好说话，效果立竿见影！ Page 9: 第9页 有了好的开端，接下来就是第一轮大规模强化学习！这一阶段的目标非常明确：死磕推理能力！专攻编程、数学、科学这些硬骨头。同时，为了解决之前说的“火星文”问题，他们加了一个“语言一致性”奖励，你用中文回答就得全用中文，别中英夹杂。最后，把“答题准确”和“好好说话”两个奖励加起来，模型就知道该往哪个方向努力了。 Page 10: 第10页 推理能力练得差不多了，但这还不够！一个好的AI得是“全能选手”。于是进入第二阶段：监督微调。简单来说，就是让刚刚训练好的模型自己做题，然后只把做对的、写得好的答案挑出来，形成一个高质量的“错题本”和“优秀作文选”。他们收集了60万个这样的样本，还加入了写作、角色扮演等数据，让模型从“偏科生”变成“全优生”。 Page 11: 第11页 最后一步，精修！进行第二轮强化学习，目标是让模型更“懂事”，更符合人类的喜好和价值观。怎么做？双管齐下！对于推理题，继续用“对就是对，错就是错”的规则来奖励。但对于聊天、写作这种开放性问题，就用一个“品味模型”来打分，判断回答是不是有用、是不是安全。最终，我们得到了一个既聪明又靠谱的DeepSeek-R1！ Page 12: 第12页 这么牛的能力，能不能分享给其他模型？当然可以！DeepSeek团队搞了个“知识蒸馏”。他们把DeepSeek-R1产出的80万个高质量解题步骤，直接打包成“学霸笔记”，喂给了像Qwen、Llama这些开源的小模型。结果你猜怎么着？这些小模型的推理能力也跟着飙升！这波操作格局打开了！ Page 13: 第13页 讲了这么多，效果到底怎么样？一句话总结：硬实力比肩业界顶尖水平！通过这一整套复杂的训练流程，DeepSeek-R1在各大基准测试中都取得了非常亮眼的成绩，证明了它在推理能力上，已经站到了世界之巅。好了，今天的5分钟精华速讲就到这里，想深入了解的同学，赶紧去看原论文！绝对值得！