國際權威期刊《自然》最新一期（第645期）封面刊登了一項來自中國團隊的突破性研究——DeepSeek-R1推理模型的技術論文。該成果由DeepSeek團隊主導完成，通訊作者梁文鋒帶領的研究團隊首次披露了模型訓練的核心細節，標志著全球主流大語言模型領域迎來首個通過獨立同行評審的案例。gfM28資訊網——每日最新資訊28at.com

《自然》期刊特別指出，當前主流大語言模型普遍缺乏獨立第三方評審機制，而DeepSeek-R1的發布填補了這一空白。該模型通過純強化學習（RL）框架突破傳統訓練范式，在無需人工標注推理軌跡的條件下，實現了推理能力的顯著提升。這一創新直接挑戰了行業對"人工演示數據依賴"的固有認知。gfM28資訊網——每日最新資訊28at.com

研究團隊在論文中系統闡述了強化學習框架的運作機制：通過構建自主進化環境，模型能夠自發形成包括自我反思、結果驗證和動態策略調整在內的高級推理模式。實驗數據顯示，經該框架訓練的模型在數學競賽、編程挑戰和STEM領域任務中，性能表現全面超越依賴人工標注數據的傳統監督學習模型。gfM28資訊網——每日最新資訊28at.com

技術突破的關鍵在于模型自主性的激發。研究證實，當移除人工標注的思維鏈（CoT）演示數據后，強化學習框架仍能引導模型構建出結構化的推理路徑。這種內生形成的推理模式不僅提升了復雜問題的解決能力，更可遷移至小型模型進行能力強化，為模型輕量化提供了新的技術路徑。gfM28資訊網——每日最新資訊28at.com

該成果對AI推理領域具有雙重意義：一方面通過純強化學習突破了數據標注瓶頸，另一方面構建了可復制的推理能力提升范式。研究團隊已公開部分訓練細節，相關代碼庫和模型架構正在逐步釋放，為全球AI研究者提供了新的技術參照。gfM28資訊網——每日最新資訊28at.com

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