一直以来，人工智能的“推理能力”被认为是其接近人类智能的关键标志。但当前主流方法严重依赖人类标注的推理过程，不仅成本高昂，还可能限制模型突破“人类思维天花板”。最近，DeepSeek创始人梁文锋参与的一篇发表于《Nature》的论文提出了一种全新路径：仅通过强化学习（RL），无需任何人类推理示例，即可激发大模型的推理能力。这项由DeepSeek团队完成的研究，不仅取得了多项SOTA性能，更让我们看到了AI“自我进化”的可能。
一、背景：推理能力，AI的“圣杯”
推理能力是人类智能的核心。从解数学题到写代码，从逻辑推演到科学计算，都离不开推理。近年来，大语言模型（LLM）借助“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示技术，在多项推理任务中表现突出。但这类方法存在明显局限：
依赖大量人工标注的推理示例；
模型只是模仿人类，难以超越人类；
扩展性差，成本高，还可能带入人类偏见。
有没有一种方法，不依赖人类示范，让模型自主发展出推理能力？
二、DeepSeek-RI：纯强化学习驱动的推理突破
DeepSeek团队提出了一个名为DeepSeek-RI的模型，其核心创新在于：完全抛开人工标注，仅通过强化学习（RL）激励模型自我提升推理能力。
方法框架：GRPO + 规则奖励
研究团队采用了一种称为Group Relative Policy Optimization (GRPO) 的RL算法，相比于传统的PPO，训练更稳定、资源消耗更低。
关键设定在于：奖励只基于最终答案的对错，而不干预推理过程本身。模型可以自由探索任何推理路径——只要最终答案正确，就能获得奖励。
两个核心模型：
DeepSeek-RI-Zero：
完全从零开始RL训练，无监督微调（SFT）阶段；
自主发展出反思、验证、多策略尝试等复杂推理行为；
在AIME数学竞赛中准确率从15.6%提升至77.9%，自一致性解码后达86.7%，显著超越人类平均水平。
DeepSeek-RI：
在RI-Zero基础上，融入多阶段训练（拒绝采样 + SFT + 二次RL）；
解决了RI-Zero存在的语言混合、可读性差等问题；
在保持推理能力的同时，更好地对齐人类偏好。
三、关键发现：模型竟能“自我觉醒”
1. 推理长度自发增长
在训练过程中，模型自主延长推理时间，生成更长的思维链。这说明它学会了“多思考才能解决问题”。
DeepSeek-R1-Zero在整个训练过程中的准确性和输出长度
2. 出现“顿悟时刻”（Aha! Moment）
模型在训练中突然开始频繁使用“wait”等反思性词汇，意味着它开始具备自我监控和调整的能力。
例如：“Wait, wait. That’s an aha moment… Let’s reevaluate this step by step.”
DeepSeek-R1-Zero 某个中间版本一个有趣的“顿悟时刻”
3. 多领域性能大幅提升
DeepSeek-RI在多个权威评测中表现优异：
数学：AIME2024（79.8%）、MATH-500（97.3%）
代码：LiveCodeBench（65.9%）、Codeforces（96.3%）
综合能力：MMLU-Pro（84.0%）、AlpacaEval 2.0（87.6%）
尤其是在需深度推理的STEM任务中，RL训练带来的提升最为显著。
四、深远影响：小模型也能获得强推理能力
团队还将DeepSeek-RI的推理能力蒸馏到了多个小模型中，公开提供给社区使用。这意味着：
更低能耗下也能获得强推理模型；
为学术界提供可复现的基础；
推动推理机制的可解释性研究。
五、局限与未来方向
尽管性能卓越，DeepSeek-RI仍有如下局限：
工具调用能力不足：无法使用搜索引擎、计算器等；
词元效率(Token Efficiency)不高：有时会“过度思考”简单问题；
语言混合问题：中英文优化为主，其他语言可能出现混合；
提示词敏感：对少样本提示反而表现下降，建议使用零样本提示。
未来，团队计划：
加入工具使用环境；
优化 token 分配策略；
扩展多语言支持；
探索更稳健的奖励模型设计。
六、结语：AI推理的新范式已经到来
DeepSeek-RI的研究证明了一点：无需人类标注，仅靠强化学习+硬推理问题+可靠验证器，AI可以自主发展出超越人类水平的推理策略。这不仅大幅降低了AI训练的成本，更开辟了一条通向“自主智能”的新路径。如果说以前的AI是在“模仿人类”，那么DeepSeek-RI则是在“超越人类”。
参考文献：
Guo, D., Yang, D., Zhang, H. et al. DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning. Nature 645, 633–638 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09422-z
如果你对AI推理、强化学习或大模型技术感兴趣，这项研究绝对值得你深入阅读。未来已来，只是尚未普及。
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