开源人工智能（AI）的价值正获得更广泛的认可。 刚刚，DeepSeek-R1 论文以封面文章的形式登上了权威科学期刊 Nature，DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文峰为该论文的通讯作者。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z 研究团队假设，人类定义的推理模式可能会限制模型的探索，而无限制的强化学习（RL）训练可以更好地激励大语言模型（LLM）中新推理能力的涌 现。 他们通过实验证明，LLM 的推理能力可以通过纯 RL 来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量，且在数学、编程竞赛和 STEM 领域研究生水平 问题等任务上，比经传统方法训练的 LLM 表现更好。 DeepSeek-R1 推出后，得到了全球开发者的广泛好评，截至发文前，其在 GitHub 上的 star 数已经达到了 91.1k。 在一篇同期发表的观点与评论文章中，卡内基梅隆大学助理教授Daphne Ippolito和他的博士生张益铭（现为 Anthropic 的 LLM 安全和对齐研究员）评价 道： "DeepSeek-R1 已从一个强大但不透明的解决方案寻找者 ...

刚刚，DeepSeek-R1登上了Nature封面！ 今年1月，DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文发布，如今成功登上全球顶刊封面。 通讯作者梁文锋带队，用RL为大模型推理能力开辟了全新路径。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z 值得一的是，补充材料首次公开了R1训练成本——294000美元，数字低到惊人。 即便是加上约600万美元的基础模型成本，也远低于OpenAI、谷歌训练AI的成本。 在封面推荐中，Nature毫不吝啬地赞扬了DeepSeek-R1的成就。 开源之后，R1在Hugging Face成为最受欢迎的模型，下载量破1090万次。关键是，它是全球首个经过同行评审的主流大模型。 | Training Costs | DeepSeek-R1-Zero | SFT data creation | DeepSeek-R1 | Total | | --- | --- | --- | --- | --- ...

Core Insights - The article discusses the challenges in enabling robots to understand and execute complex navigation commands in real-world environments, emphasizing the need for improved reasoning, path planning, and action execution capabilities [2][4]. Group 1: Key Innovations - The paper introduces a new foundational model called Nav-R1, which integrates perception, reasoning, and action in 3D environments, enhancing the robot's ability to think clearly before acting [5]. - A large dataset, Nav-CoT-110K, consisting of approximately 110,000 Chain-of-Thought trajectories, is constructed to facilitate cold-start training, allowing the model to learn reasoning and action decision-making before reinforcement learning optimization [8]. - Nav-R1 employs three complementary reward mechanisms during reinforcement learning: Format Reward, Understanding Reward, and Navigation Reward, which collectively enhance the model's logical behavior and alignment with human expectations [9][13]. Group 2: Experimental Results - Nav-R1 demonstrates significant improvements in success rates and path efficiency across various navigation tasks, achieving approximately an 8% increase compared to other advanced methods [14]. - In real-world experiments, Nav-R1 was tested on a mobile robot platform, showing robust performance in navigating complex indoor environments such as meeting rooms and corridors [18][23]. Group 3: Practical Applications - The capabilities of Nav-R1 suggest potential applications in service robots and home assistants, where understanding and navigating cluttered environments is crucial for user experience [29]. - In healthcare settings, Nav-R1 can enhance the navigation of robots in hospitals and nursing homes, ensuring safe and reliable operation in complex environments [30]. - The model's reasoning and control capabilities are also applicable in augmented reality (AR) and virtual reality (VR) scenarios, where virtual agents need to navigate physical spaces [31]. - In industrial and hazardous environments, Nav-R1's robustness and generalization abilities make it suitable for tasks in factories, mines, and disaster sites [32].

就在最新的Nature新刊中，DeepSeek一举成为 首家 登上《Nature》封面的中国大模型公司，创始人 梁文锋 担任通讯作者。 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Nature封面认证！DeepSeek R1成果，又拿下了最新殊荣。 纵观全球，之前也只有极少数如DeepMind者，凭借AlphaGo、AlphaFold有过类似荣誉。 Nature版本的R1论文不仅 首次 披露了R1的训练成本——仅约 29.4 万美元（折合人民币约 208 万），还进一步补充了包括模型训练所使用 的数据类型及安全性的技术细节。 澄清训练细节 评审该论文的Hugging Face机器学习工程师Lewis Tunstall表示，R1是 首个经历同行评审的大型语言模型 ，这是一个非常值得欢迎的先 例。 而俄亥俄州立大学人工智能研究员Huan Sun更是盛赞R1 ，称其自发布以来，几乎影响了所有在大语言模型中使用强化学习的研究。 截至发文前，其数据如下： 不过也是因为DeepSeek，中国AI公司的下一篇工作，恐怕已经不再满足于 CVPR、ICLR、ICML这些AI顶会了， 是不是得对齐Nature、S ...

太令人意外！ 却又实至名归！ 最新一期的 Nature 封面，竟然是 DeepSeek-R1 的研究。 也就是今年 1 月份 DeepSeek 在 arxiv 公布的论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。这篇Nature论文 通讯作者正是梁文锋。 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z 在封面的推荐介绍中，Nature 写到： 如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤，那么它们往往能够更好地解决问题。这种『推理』与人类处理更复杂问题的方式类似，但 这对人工智能有极大挑战，需要人工干预来添加标签和注释。在本周的期刊中，DeepSeek 的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入 下训练一个模型，并使其进行推理。 DeepSeek-R1 模型采用强化学习进行训练。在这种学习中，模型正确解答数学问题时会获得高分奖励，答错则会受到惩罚。结果，它学会了推 理——逐步解决问题并揭示这些步骤——更有可能得出正确 ...

昨晚，DeepSeek再度开创历史！ 智东西9月18日报道，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。 DeepSeek-R1论文首次公开了仅靠强化学习，就能激发大模型推理能力的重要研究成果，启发全球AI研究者；这一模型还成为全球最受欢迎的 开源推理模型，Hugging Face下载量超1090万次。此番获得《自然》的认证，可谓是实至名归。 与此同时，DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。《自然》在社论中高度评价道：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"。 《自然》认为，在AI行业中，未经证实的说法和炒作已经"司空见惯"，而DeepSeek所做的一切，都是"迈向透明度和可重复性的可喜一步"。 《自然》杂志封面标题：自助——强化学习教会大模型自我改进 发表在《自然》杂志的新版DeepSeek-R1论文，与今年1月未经同行评审的初版有较大差异，披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型 发布之初的蒸馏质疑。 | https:// ...

在现代工业制造中，无论是汽车焊接、电子产品装配、飞机喷漆还是建筑构件安装，多机器人系统正逐渐成为 提升生产效率的关键技术。 通过在同一工作单元中部署多个机械臂，企业可以在不显著增加成本和空间的前提下，大幅缩短任务执行时 间、提高整体产能。然而，尽管多机器人系统在理论上潜力巨大，其实际部署却面临一个根本性的挑战：如何 在共享且充满障碍物的环境中，高效、安全地协调多个机器人完成多项任务？ ▍多机器人协调的"三座大山" 多机器人协同需同时解决三个核心子问题，每个问题单独求解已属 "计算硬骨头"，而三者的耦合关系更让传 统方法难以突破： 运动规划（ Motion Planning ） ： 需为每个机器人规划 "无碰撞路径"，确保末端执行器精准抵达目标位 置。传统基于采样的算法（如 RRT ）在低维度场景中表现尚可，但当机器人数量超过 4 个、障碍物复杂度 提升时，计算时间呈 "指数级增长" 。 任务调度（ Scheduling ）： 决定任务执行顺序，类似经典的 "旅行商问题（ TSP ）"，属于 PSPACE 完 全问题（计算复杂度随任务量呈指数上升）。即使采用近似解法，也需预设大量规则，难以适配动态场景。 任务分 ...

RT s4mmy (@S4mmyEth)Meta just revealed a 25x faster method of training AI using Reinforcement Learning (RL)AI and Robotics will continue to gain traction as models evolveHere's the roundup for the DeAI/DePAI segment this week🧵(1/9) https://t.co/nICwXpLNNB ...

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