DeepSeek‑R1：学会思考的 AI（并经历了‘啊哈时刻’）

Source: Dev.to

想象一下，一个 AI 在句子中途停下来，意识到自己犯了错误，然后说：“等等，等等。这是我可以在这里标记的 aha 时刻。” 这不是科幻小说——它在 2025 年 1 月的 DeepSeek‑R1 训练过程中真实发生过。

纯粹推理的诞生

DeepSeek‑R1 标志着我们构建大型语言模型（LLM）的方式出现了关键转变。与传统模型在海量人类策划的推理数据上进行训练不同，DeepSeek‑R1‑Zero 是使用 纯强化学习（RL） 开发的。

研究人员并没有教它如何思考；他们只给它一个问题和一个正确答案的奖励。模型必须通过试错自行找出通向解答的路径。这种方法类似于 AlphaGo 掌握围棋的方式，导致了意想不到的认知行为的出现。

“aha 时刻” 与元认知

DeepSeek‑R1 的魅力在于 元认知 的出现。在强化学习过程中，模型形成了一个“思考链”（CoT），随着面对更复杂的问题而变得更长。

最引人注目的发现是自我纠错能力。模型在没有被显式编程的情况下，开始重新评估自己的逻辑步骤，识别错误，并转向新的策略。这种 “aha 时刻” 证明，推理不仅仅是遵循模式——更是验证并调整自身思考过程的能力。

蒸馏：更小体积中的智能

DeepSeek 团队的另一项重要贡献是 蒸馏 工作。他们将大型 R1 模型中发现的推理模式提取出来，用于微调更小、更高效的模型（如 Llama 和 Qwen 变体）。

这意味着我们现在可以在成本更低、部署更容易的模型上实现最先进的推理能力，从而让高层次 AI 逻辑的使用更加大众化。

为什么这对未来重要

DeepSeek‑R1 证明，推理是规模和强化的涌现属性，而不仅仅是数据模仿。通过摆脱人类示范、转向自主发现，我们正进入一个 AI 能以人类甚至未曾设想的方式解决问题的时代。