9月18日，人工智能领域迎来一项里程碑式突破——由DeepSeek团队研发的DeepSeek-R1推理模型研究成果正式登上国际顶尖学术期刊《自然（Nature）》第645期封面。此次发表的论文由梁文锋担任通讯作者，不仅标志着该模型成为全球首个通过严格同行评审的主流大语言模型，更填补了当前AI大模型普遍缺乏权威学术验证的空白。《自然》在评价中特别指出，这一成果“打破了长久以来大模型未经独立评审的惯例”，为整个行业树立了新的标杆。
与今年年初发布的初版论文相比，本次刊发的版本深入揭示了DeepSeek-R1在训练机制与架构设计上的核心技术细节。尤为引人注目的是，研究团队成功验证了一种全新的训练范式：完全摒弃传统依赖人工标注推理过程的方式，转而采用纯强化学习（Reinforcement Learning）路径来激发模型的自主推理能力。这意味着，模型不再“照本宣科”地模仿人类解题步骤，而是通过自我探索与反馈机制，逐步演化出类似人类的高阶思维模式。
论文指出，通用推理能力长期以来被视为人工智能的核心难题。尽管近年来思维链（Chain-of-Thought）等技术推动了LLMs在简单推理任务上的进步，但其性能提升严重受限于高质量标注数据的获取成本，且在面对复杂数学、编程竞赛或跨学科STEM问题时仍显力不从心。DeepSeek-R1的突破正在于此：其强化学习框架赋予模型自我反思、逻辑验证与动态策略调整的能力，使其在无监督环境下也能持续优化解题路径。
实验证明，经过该框架训练的模型在多个可验证的高难度任务中表现超越传统监督学习模型，尤其在数学证明与算法设计等需要深度逻辑推演的场景中优势显著。更值得关注的是，研究发现这些大型模型自发形成的推理结构具有高度可迁移性，能够作为“教师模型”有效指导小型模型提升推理效率，为未来轻量化智能系统的发展提供了全新思路。
这一成果不仅彰显了中国AI团队在全球基础研究领域的前沿地位，也重新定义了大模型进化的技术路径。随着更多独立研究机构开始关注并验证此类方法，AI推理能力的边界或将被进一步拓展。相关论文已正式上线，供全球科研人员查阅。
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z
