Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法

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 Datawhale干货  作 者：Sebastian Raschka，编译：机器之心 著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。这一次，他将立足于 DeepSeek 技术报告，介绍用于构建推理模型的四种主要方法，也就是如何通过推理能力来增强 LLM。Sebastian Raschka 表示：「我希望这能提供有价值的见解，并帮助你了解围绕这一主题的快速演变的文献和话题炒作。」 原文地址：https://sebastianraschka.com/blog/2025/understanding-reasoning-llms.html 2024 年，LLM 领域的专业化程度不断提高。除了预训练和微调之外，我们还见证了从 RAG 到代码助手等专业应用的兴起。我预计这一趋势将在 2025 年加速，也就是更加重视特定于具体领域和应用的优化（即专业化 /specialization）。 第 1-3 阶段是开发 LLM 的常见步骤。第 4 阶段是针对具体用例对 LLM 进行专门化。 开发推理模型就是一种专业化。这能让 LLM 更 ………………………………