白话DeepSeek-R1论文（二） | DeepSeek-R1：从DeepSeek-R1-Zero到更强的推理模型

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架构师（JiaGouX） 我们都是架构师！ 架构未来，你来不来？ 在上篇文章中，我们探讨了 DeepSeek-R1-Zero ，一个通过 强化学习（RL） “自学成才”的AI推理模型 。它能够在没有监督学习的支持下，展示出令人惊艳的推理能力，就像一个天才少年，通过不断的自我努力，最终获得了推理的“魔法”。然而，这个天才在成长过程中也不可避免地遇到了一些小问题，比如推理过程的可读性差和语言混合等，就像“偏科”的学生，擅长某一门学科，却在其他领域有所欠缺。 为了让这个“推理天才”更加完美、更接地气，DeepSeek团队推出了 DeepSeek-R1 ——这款升级版的AI模型，代表了从“自学成才”到“全面发展”的飞跃。通过引入“冷启动数据”和“多阶段训练”方法， DeepSeek-R1 不仅保留了 DeepSeek-R1-Zero 的强大推理能力，还通过系统的“精雕细琢”过程，提升 ………………………………