研究论文发表 - DeepSeek-R1推理模型研究论文登上《自然（Nature）》封面 成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型[2] - 论文披露更多模型训练细节 强调大语言模型推理能力可通过纯强化学习提升 减少人类输入工作量[2] - 训练出的模型在数学 编程竞赛和STEM领域研究生水平问题等任务上表现优于传统训练的LLM[2] 同行评审意义 - 《自然》配发社论强调同行评审对AI模型至关重要 指出目前几乎所有主流大模型都未经过独立同行评审[4] - 同行评审有助于厘清LLM工作原理并评估其是否真正实现宣称功能[6] - DeepSeek-R1成为目前唯一接受同行评审的大语言模型[6] 评审过程与改进 - R1模型经过八位专家评审 从原创性 方法学和鲁棒性等方面接受评估[9] - 公司提供减少数据污染的技术细节 并补充模型发布后新基准评估结果[9] - 同行评审促使论文作出重要修改 所有举措被视作迈向透明化与可复现性的进步[9] 行业影响与呼吁 - 《自然》呼吁其他AI公司效仿DeepSeek做法 将AI模型开发纳入科学研究规范框架[10] - 开放模型允许更广泛群体发现并修复缺陷 虽存在安全争议但具有积极意义[10] - 若同行评审形成趋势 将极大促进AI行业健康发展 DeepSeek-R1被期待成为首个而非最后一个案例[10]