DeepSeek R1 的论文看完后，后劲很大。

虽然我推荐所有人都去阅读一下，但我估计实际去读的人应该很少。

今天把论文里的三个亮点，用通俗易懂地方式写出来，希望能让更多人了解这篇论文有多么重要。

亮点一： 告别“刷题班”，纯“实战”也能练出推理大神！

我们平时学习，是不是经常要“刷题”？ 做大量的练习题，才能巩固知识，提高解题能力。 以前训练AI模型，也差不多是这个套路，要先给AI“喂”大量的“习题”（监督数据），让它学习知识和语言，然后再进行“特训”（微调），提升特定技能。

这种“刷题+特训”的模式，好像已经成了AI界的“标准操作”。

但是，DeepSeek-AI团队却偏偏不走寻常路，他们想试试看：能不能让AI跳过“刷题班”，直接通过“实战演练”（强化学习）来提升推理能力？

他们就搞出了一个叫做 DeepSeek-R1-Zero 的模型，这个模型最牛的地方在于，它完全没有“刷题”，直接就上了“战场”——用强化学习（RL）技术，对基础模型进行训练。

这就像啥感觉呢？ 就好比我们训练一个篮球队员，不是先让他背各种篮球战术和技巧，而是直接把他放到球场上，让他在比赛中不断尝试、不断摸索、不断进步！

结果你猜怎么着？ 这种看似“野蛮”的训练方式，竟然也培养出了推理能力超强的AI模型！ DeepSeek-R1-Zero 在各种推理能力测试中表现惊艳，甚至还展现出一些意想不到的“超能力”：

“自我验算”技能 (Self-Verification)： 模型自己做完题后，还会“回头检查”，看看答案对不对，如果发现错了，还会自己改正！ 这简直就像考试时，学霸做完题还会认真验算一样，太自觉了！

“反思总结”技能 (Reflection)： 模型还能“反思”自己的思考过程，分析哪里做得好，哪里做得不好，简直就是“学而时习之”的AI版！

“超长解题思路” (Long CoT)： 模型能够生成非常详细的解题步骤，一步一步地展示它是怎么思考的，这就像学霸考试时，不仅写出答案，还把详细的解题过程都写出来，让你一看就明白！

更厉害的是，DeepSeek-R1-Zero 的这些推理能力，都是纯粹通过强化学习“自己长出来”的，没有借助任何“刷题”数据的帮助。 这就像在证明，即使不“刷题”，只要方法对头，“野路子”也能练成武林高手！

DeepSeek-R1-Zero 的成功，对于AI研究来说，简直是个重磅炸弹！ 它首次证明了，AI的推理能力，真的可以通过强化学习来“激发”出来，不需要死板地“刷题”。 这为我们打开了新的思路，原来训练AI，还可以这么“放飞自我”！

亮点二： “冷启动”+多阶段训练，打造更强推理“发动机” DeepSeek-R1

虽然 DeepSeek-R1-Zero 已经很厉害了，但DeepSeek-AI团队并不满足，他们还想更上一层楼，打造更强大的推理引擎！ 他们发现，R1-Zero 在实际应用中，还是有些小瑕疵，比如：

“看不懂的解题过程”： 模型有时候的推理过程，有点“跳跃”，不够直观，就像学霸的草稿纸，只有他自己能看懂。

“语言混乱”： 模型在处理一些复杂问题时，可能会出现“中英文混用”的情况，让人感觉有点“精分”。

为了解决这些问题，并进一步提升推理能力，DeepSeek-AI团队推出了 DeepSeek-R1 模型。 R1 模型在 R1-Zero 的基础上，进行了全面升级，秘诀就在于 “冷启动数据” 和 “多阶段训练”。