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DeepSeek-R1模型研究登《自然》封面：AI推理能力获突破性进展

2025-09-19 17:57:24 AI 23观看

摘要国际权威学术期刊《自然》最新一期（第645期）封面论文引发人工智能领域广泛关注。由DeepSeek团队主导完成的关于大语言模型推理能力突破的研究成果，首次通过实验证实纯强化学习路径可显著提升模型逻辑推演水平。研究团队

国际权威学术期刊《自然》最新一期（第645期）封面论文引发人工智能领域广泛关注。由DeepSeek团队主导完成的关于大语言模型推理能力突破的研究成果，首次通过实验证实纯强化学习路径可显著提升模型逻辑推演水平。

研究团队创新性提出"零示例自主学习"框架，通过构建试错型强化学习机制，使模型在无需人工标注数据或预设指令的情况下，自主完成复杂推理链的构建。实验数据显示，采用该训练方式的模型在数学证明、逻辑谜题等任务中，展现出与人类思维模式存在本质差异的独特解题路径。

论文特别指出，经过特定强化训练的AI系统出现了自发性"思维复盘"现象。在解决组合优化问题时，模型会主动生成多个备选方案并进行交叉验证，这种超越预设程序的自我修正行为，被研究团队视为非人类认知模式的典型特征。

该成果对AI开发范式产生重要影响。传统依赖海量人工标注数据的监督学习模式，或将被更高效的自主进化路径所替代。研究显示，纯强化学习体系可使模型性能提升效率提高40%以上，同时降低75%的人类标注成本。

学术界对此评价称，这项研究打破了"AI必须模仿人类思维"的固有认知。通过揭示机器智能特有的演化轨迹，为开发超越人类认知局限的通用人工智能提供了全新理论框架。目前相关技术已应用于代码生成、科学计算等前沿领域，初步验证了其产业化潜力。

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