核心观点 - 公司DeepSeek在《自然》期刊上发表论文，揭示其大语言模型DeepSeek-R1采用纯强化学习训练方法，可有效提升模型推理能力，减少对人类输入数据的依赖，并在多项复杂任务中表现优于传统训练方法 [1] 技术方法与创新 - 模型训练采用大规模推理模型训练方法，核心是通过纯强化学习来提升大语言模型的推理能力 [1] - 该方法减少了增强性能所需的人类输入工作量，从而降低了训练成本和复杂性 [1][2] - 模型包含一个在人类监督下的深入训练阶段以优化推理过程，并使用强化学习而非人类示例来开发推理步骤 [2] 模型性能表现 - 在数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的得分分别为77.9%和79.8% [2] - 模型在编程竞赛及研究生水平的生物学、物理和化学等STEM领域问题上同样表现优异 [1][2] 当前能力限制与未来方向 - 模型存在一些能力限制，例如有时会混合语言，目前仅针对中文和英文做了优化 [2] - 模型对提示词敏感，需要精心设计的提示词工程，在某些任务（如软件工程）上未展现出明显提升 [2] - 未来研究可聚焦于优化奖励过程，以确保推理和任务结果的可靠性 [3]