DeepSeek团队发表重磅论文，《自然》配发社论狂赞呼吁同行效仿

这篇论文刊登在最新一期《自然》，与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比，披露了更多模型 训练的细节。论文作者称，大语言模型（LLM）的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强 性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛和STEM领域研究生水平问题等任务上， 比传统训练的LLM表现更好。 《自然（Nature）》杂志发表社论 《自然》特意配发社论"为何同行评审对AI模型至关重要"，表示目前几乎所有主流的大模型都还没有经 过独立同行评审，这一空白"终于被DeepSeek打破"。 DeepSeek-R1推理模型研究论文登上《自然（Nature）》封面 9月17日，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了 国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。《自然》还配发社论，表示DeepSeek-R1是全球首个经过同 行评审的主流大语言模型，对于AI模型开发具有重要意义，呼吁其他公司应效仿这一做法。 考虑到大语言模型（LLM）对人类文明发展具有重要意见，而且可能存在很大的风险，同行评审尤为 重要。然而，目前接受同行评审的大语言模型（LL ...