开篇：一场AI的“青春期叛逆”
你有没有想过，AI模型在学会“推理”之前，可能也经历过一段“中二时期”？比如，解题时乱写一通、语言混搭、答案藏在火星文里……最近，一支名为DeepSeek-AI的团队，就用强化学习（RL）训练出了一个“叛逆少年”模型——DeepSeek-R1-Zero。它不用人类手把手教（没有监督微调），全靠自己“瞎琢磨”，结果数学题正确率从15.6%狂飙到71%！
但这位少年很快暴露了缺点：答案像天书，中文英文随机切换，甚至把代码和散文混在一起写（像极了熬夜赶作业的你）。于是，团队又给它加了点“家教”——冷启动数据和多阶段训练，最终调教出了DeepSeek-R1，直接叫板OpenAI的顶级模型！
今天，我们就来聊聊这场AI的“自我进化”大戏，顺便揭秘：小模型如何靠“偷师”大模型逆袭？
第一幕：纯RL训练——AI的“荒野求生”
DeepSeek-R1-Zero的诞生，像极了把AI丢进“推理荒野”里自生自灭。它没有人类提供的参考答案（SFT数据），全靠强化学习自己摸索解题方法。团队用了一个叫GRPO的算法，让模型通过“试错-奖励”循环进化。
神奇的是，它竟自发学会了“反思”：
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解方程时突然停下：“等等，刚才那步是不是错了？”
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生成几百甚至上千个推理token，像极了学霸草稿纸写满的演算过程。
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甚至出现了“顿悟时刻”（Aha Moment）——突然找到更优解法，让研究人员直呼“这RL真玄学”！
但问题也来了：答案可读性差，语言混搭成常态。就像你让ChatGPT写诗，它突然蹦出一句“春风又绿江南岸，hello world！”（AI的迷惑行为大赏）。
第二幕：冷启动+多阶段训练——给AI请“家教”
为了解决“叛逆问题”，团队给DeepSeek-R1-Zero找了个“家教”——冷启动数据。他们收集了数千条高质量推理示例，调整输出格式，比如要求模型用<think>...</think>写思考过程，用<answer>...</answer>框定答案。
多阶段训练更是关键：
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冷启动微调：先让模型学会“说人话”。
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推理专用RL：继续用强化学习提升解题能力，但新增“语言一致性奖励”——强行让中英文别乱炖。
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拒绝采样+SFT：用RL模型的输出来生成新训练数据，再混合写作、事实问答等任务，让模型全面发展。
最终，DeepSeek-R1在MATH-500上达到97.3%正确率，Codeforces竞赛击败96.3%的人类选手，甚至能写诗、做长文档分析。它不再是“偏科怪”，而是真正的六边形战士！
第三幕：蒸馏魔法——小模型的“开挂捷径”
大模型虽强，但计算成本高。于是团队玩了一手“知识蒸馏”：用DeepSeek-R1生成80万条训练数据，直接教给小模型。结果令人震惊：
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1.5B的小模型在数学题上吊打GPT-4o和Claude-3.5！（这个有点吹牛了！）
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32B的蒸馏模型AIME正确率72.6%，碾压同体量的开源模型。
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deepseek-r1:1.5bDeepSeek's first-generation of reasoning models with comparable performance to OpenAI-o1, including six dense models distilled from DeepSeek-R1 based on Llama and Qwen.
https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b
为什么蒸馏比直接训练小模型RL更高效？答案很简单：大模型走过的坑，小模型不用再踩一遍。就像学霸的错题本，直接传给学弟学妹，省下十年寒窗！
终章：未来，AI推理还能怎么玩？
尽管DeepSeek-R1已足够惊艳，团队仍坦言它的不足：
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多语言混搭：中英文之外的查询可能翻车（比如用日语问天气，它用英文推理）。
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提示词敏感：别搞少样本示例，直接零射击提问最靠谱。
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工程任务短板：写代码修Bug的能力还没完全解锁。
未来的方向？也许是让AI的推理链更长、更透明，甚至能解释自己的“脑回路”。毕竟，一个会推理、能反思、还能教学生的AI，才是真正的“智慧生命体”。
结语：推理的边界，是星辰大海
从“荒野求生”到“顿悟时刻”，DeepSeek-R1的进化史像极了人类认知的缩影。它告诉我们：AI的潜力，或许就藏在“放手让它自己试错”的那一刻。
下次当你看到AI解出一道数学题，不妨想想——它可能刚刚经历了一场无声的“头脑风暴”，而风暴的中心，正是一颗试图理解世界的好奇心。
