DeepSeek的R1与R1-Zero：技术差异与AI风险管控

文章预览

编者按 和大家一样，春节假期期间，公号君也高度关注DeepSeek的技术表现。作为一名研究法律政策的人员，当然也关注其可能带来的潜在影响。今天是本系列的第二篇。第一篇见： DeepSeek-R1展示了小模型也能成为推理专家 DeepSeek在AI研究和应用的突破发现表明，强化学习（RL）与蒸馏（distillation）等技术手段的创新，能够极大地推动推理模型的进步。在其技术论文中，DeepSeek推出的R1和R1-Zero两个模型，虽然基于相似的架构（DeepSeek-V3），但在训练方法上有着显著的差异。通过对这些差异的分析，不仅能够帮助我们更好地理解当前推理模型的技术细节，还能对AI技术在未来发展中可能带来的风险、透明度和可信任度问题进行深入思考。 一、R1与R1-Zero的区别：训练方式与模型表现 DeepSeek的R1和R1-Zero是两个具有重要技术突破的AI推理模型，它们的区别主要体 ………………………………