最近有不少朋友来询问Deepseek的技术核心，今天开始陆续针对DeepSeek-R1论文中的核心内容进行解读，并且用大家都能听懂的方式来解读。
AI的顿悟时刻：DeepSeek-R1-Zero 纯强化学习解锁推理新境界
你有没有想过，人工智能是如何学会思考的？ 我们经常看到AI在各种领域大放异彩，比如写文章、画画、甚至下围棋，但它们真的是在“思考”吗？ 最近，一项来自DeepSeek的研究成果 DeepSeek-R1-Zero，可能会让你对AI的思考能力有全新的认识。 它就像一个在黑暗中摸索的孩子，突然灵光一闪，找到了解决问题的钥匙！
DeepSeek-R1-Zero 最令人惊叹的地方在于，它完全依靠“强化学习”，就学会了强大的推理能力，而且不需要事先让人类“手把手”教它 (也就是所谓的监督微调SFT)。 这就像我们教小狗“握手”，不是一开始就拿着它的爪子硬掰，而是通过奖励机制，让它在一次次尝试中自己学会。
什么是强化学习？ 你可以把它想象成一个游戏。AI就像游戏里的角色，它不断尝试各种“行动”（比如回答问题），然后根据结果获得“奖励”或“惩罚”。 如果答案正确，就得到奖励，鼓励它下次继续这样做；如果答案错误，就受到“惩罚”，促使它调整策略。 通过无数次的“试错”和“学习”，AI就像玩游戏一样，慢慢掌握了通关的秘诀，也就是我们所说的“推理能力”。
传统的人工智能训练，很多时候需要“监督学习”。 这就像老师先给学生讲解例题，告诉他们正确的解题步骤，然后学生再做类似的题目。 这种方法很有效，但有点像“填鸭式教育”，AI的学习路径被人类预先设定好了。
DeepSeek-R1-Zero 的突破在于，它证明了 AI 可以“自学成才”！ 它就像一个没有老师指导的学生，完全靠自己摸索，最终不仅学会了解题，还发展出了自我反思、自我验证等高级技能，甚至能够像侦探一样，一步步推理出答案，形成长长的“思考链条”（Chain-of-Thought, CoT）。
“顿悟时刻”：AI也会“灵光一闪”？
研究人员发现，在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero 真的出现了类似人类的 “顿悟时刻” (Aha Moment)！ 这听起来是不是很科幻？ 就像动画片里，主角突然眼睛一亮，想到了绝妙的办法！
具体来说，模型在训练初期，可能只会“死记硬背”一些简单的模式。 但随着训练的深入，它开始学会 “重新评估” 自己最初的解题方法。 如果发现方法不对，它会 “反思” 哪里出了问题，然后 “调整策略”，尝试新的思路。 这种能力就像人类在解决难题时，如果一开始的方向错了，会停下来重新审视问题，寻找新的突破口。
推理能力大提升：堪比顶级模型
DeepSeek-R1-Zero 的“自学”成果如何呢？ 研究人员用一些高难度的推理题来考验它，比如 AIME 2024 (美国数学邀请赛)。 结果令人震惊！ 它的 pass@1得分 (一次答对的概率) 从之前的 15.6% 飙升到 71.0%！ 这已经 媲美 OpenAI 最先进的模型 gpt-3.5-turbo-0125 了！ 如果采用 “多数投票” 的策略 (让模型多次回答，选择出现次数最多的答案)，得分甚至能 进一步提升到 86.7%！ 这就像考试时，一道题不会做，多思考几次，总能找到正确的思路。
“思考时间”自主增长：难题多思考一会儿
更有趣的是，DeepSeek-R1-Zero 在强化学习的过程中，还 “自主进化” 出了分配“思考时间”的能力。 研究人员发现，对于更复杂的问题，模型会 自动增加响应的长度 (也就是 CoT 长度)，这意味着它学会了 针对不同的问题，调整自己的思考深度。 就像我们遇到难题时，会花更多时间去思考一样。 这进一步印证了模型真的在进行“推理”，而不是简单的“模式匹配”。
举个例子：
想象一下，你问 DeepSeek-R1-Zero 一个简单的加法题：“2 + 2 等于多少？” 它可能会很快给出答案 “4”，并且解释很简单：“2加2等于4”。
但如果你问一个更复杂的推理题，比如：“小明有 5 个苹果，他给了小红 2 个，又给了小刚 1 个，请问小明还剩几个苹果？” DeepSeek-R1-Zero 可能会这样思考：
-
初始苹果数量： 小明一开始有 5 个苹果。
-
给小红： 他给了小红 2 个苹果，所以还剩 5 - 2 = 3 个苹果。
-
给小刚： 然后他又给了小刚 1 个苹果，所以最后还剩 3 - 1 = 2 个苹果。
-
最终答案： 因此，小明还剩下 2 个苹果。
你看，对于复杂问题，模型会 一步一步地进行推理，并把推理过程展现出来，这就是 CoT 的体现。 而 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习， 自发地学会了生成更长的 CoT 来解决难题，就像一个学生逐渐掌握了更复杂的解题技巧。
局限性：推理过程“黑箱”，语言有点“乱”
当然，DeepSeek-R1-Zero 也不是完美无缺的。 研究人员也坦诚地指出了它的局限性：
-
推理过程可读性差： 虽然模型能进行推理，但它的思考过程对于人类来说，还是像一个“黑箱”，我们很难完全理解它每一步推理背后的逻辑。
-
语言混合问题： 模型有时候会出现语言混合的情况，比如在中文回答中夹杂一些英文词汇，这可能会影响用户体验。
因此，DeepSeek-R1-Zero 目前可能 不太适合直接面向普通用户。 但它的研究价值巨大！ 它证明了 纯粹的强化学习，真的可以驱动 AI 发展出强大的推理能力，这为未来人工智能的发展打开了新的思路。
DeepSeek-R1-Zero 的出现，就像人工智能领域的一个 “顿悟时刻”。 它展示了 AI 可以通过 “自学” 的方式，掌握复杂的推理技能，甚至能够像人类一样进行 “反思” 和 “策略调整”。 虽然它还有一些局限性，但它已经迈出了重要的一步，预示着未来人工智能将拥有更强大的思考能力，在各个领域发挥更大的作用。
