欢迎来到《AI前沿》，我是主持人Alex。今天我们有幸邀请到AI领域的专家Dr. Li，来和我们聊聊最近大热的DeepSeek-R1模型。Dr. Li，欢迎来到节目！

谢谢Alex，很高兴能和大家分享DeepSeek-R1的研究成果。

DeepSeek-R1最近在AI圈引起了不小的轰动，尤其是它在推理能力上的突破。能先给我们简单介绍一下这个模型的核心特点吗？

当然可以。DeepSeek-R1最特别的地方在于它完全依赖强化学习（RL）来提升推理能力，而不是传统的监督微调（SFT）。简单来说，它像是一个自学成才的学生，通过不断试错来掌握解题方法。

听起来很神奇！那它具体是怎么做到的呢？

我们从基础模型DeepSeek-V3出发，直接应用强化学习算法GRPO进行训练。模型通过生成多个答案，然后根据奖励信号调整策略。有趣的是，在这个过程中，模型自发地发展出了一些高级推理行为，比如自我验证和反思。

这听起来像是AI有了“思考”的能力。那它在实际任务中的表现如何？

表现非常亮眼。比如在AIME 2024数学竞赛中，DeepSeek-R1-Zero的准确率从最初的15.6%提升到了71%，甚至通过多数投票达到了86.7%，几乎追平了OpenAI的o1-0912模型。

这确实是个巨大的飞跃！不过我听说DeepSeek-R1-Zero也有一些问题，比如输出的可读性较差？

没错，这是早期版本的一个挑战。模型生成的答案常常混杂多种语言，或者缺乏清晰的格式。为了解决这个问题，我们引入了DeepSeek-R1，它在强化学习之前加入了一个“冷启动”阶段，用少量高质量数据对模型进行微调。

这个“冷启动”阶段具体是怎么操作的？

我们收集了几千条长链推理（CoT）数据，设计了一个更易读的输出格式。比如，每个回答都包含一个总结部分，帮助用户快速理解推理结果。这样不仅提高了可读性，还进一步提升了模型的性能。

听起来DeepSeek-R1在推理任务上已经非常强大了。那它在其他领域的表现如何？

除了数学和编程，DeepSeek-R1在知识问答、写作和长文本理解等任务上也表现出色。比如在MMLU和GPQA Diamond等基准测试中，它的表现都超过了DeepSeek-V3，尤其是在STEM相关问题上。

那你们有没有尝试将这种推理能力应用到更小的模型上？

有的，我们通过蒸馏技术将DeepSeek-R1的推理能力迁移到了更小的模型上。比如，一个7B参数的蒸馏模型在AIME 2024上的表现甚至超过了GPT-4o。这说明即使在小模型上，推理能力也可以得到显著提升。

这确实是个好消息，毕竟小模型在成本和效率上更有优势。那你们未来还有什么计划吗？

我们计划进一步提升DeepSeek-R1的通用能力，比如在多轮对话和复杂角色扮演任务上的表现。同时，我们也在解决语言混合问题，让模型能更好地处理多语言任务。

听起来DeepSeek-R1的未来非常值得期待！感谢Dr. Li今天的分享，让我们对AI的推理能力有了更深的了解。

谢谢Alex，也感谢大家的收听！听起来DeepSeek-R1的突破确实令人印象深刻！总结一下今天的讨论，DeepSeek-R1通过强化学习实现了推理能力的显著提升，尤其是在数学和编程任务上表现突出。同时，你们通过“冷启动”阶段和蒸馏技术，解决了早期版本的可读性问题，并将这种能力迁移到了更小的模型上。

没错，而且我们还在不断探索如何进一步提升它的通用能力，特别是在多轮对话和多语言任务上的表现。未来，DeepSeek-R1的应用场景会越来越广泛。

非常感谢Dr. Li今天的分享，让我们对AI推理能力的发展有了更清晰的认识。也感谢各位听众的收听，我们下期再见！

谢谢Alex，也谢谢大家！期待下次再聊更多AI前沿的进展！