2024年9月18日，中国人工智能领域迎来里程碑时刻——由DeepSeek（深度求索）团队研发、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，正式登上国际顶级学术期刊《自然（Nature）》封面。这一突破标志着R1成为全球首个通过严格同行评议的主流大语言模型，开创了AI基础研究学术审查的先河。
与今年1月发布的未经同行评审初版论文相比，新版论文进行了重大修订。DeepSeek团队根据评审专家意见，删除了模型拟人化描述，新增了训练数据类型、安全性机制等核心技术细节。针对外界关于“知识蒸馏”的质疑，论文明确否认使用OpenAI模型输出进行训练，强调其基座模型DeepSeek-V3 Base的数据全部源自互联网公开资源，虽可能包含GPT-4生成内容，但绝无主动蒸馏行为。
为确保基准测试公正性，团队对预训练和后训练数据实施了全面去污染措施。这一系列技术透明化举措，赢得了《自然》评审委员会的高度认可。
论文核心揭示了R1模型的革命性创新——通过“纯强化学习”机制激发推理能力。与传统模仿人类思维的模式不同，R1依靠奖励模型引导模型自主探索正确答案，实现了自动化试错学习。这一方法在补充材料中首次公开：R1训练成本仅29.4万美元，加上基础模型成本约600万美元，总投入远低于OpenAI、谷歌等巨头的训练费用。
今年1月R1发布时，其卓越的推理性能与极低开发成本曾引发全球科技股震荡。此次学术认证进一步证实了中国AI团队的技术实力。
开源后，R1在Hugging Face平台下载量突破1090万次，成为全球最受欢迎的开源推理模型。其混合推理架构支持思考/非思考双模式，最新升级的DeepSeek-V3.1版本更强化了Agent能力，实现效率与灵活性的双重提升。
《自然》杂志在评论文章中以“里程碑式论文揭示DeepSeek AI模型的秘密”、“创造历史”等表述高度评价。期刊认为，在AI技术快速普及的背景下，DeepSeek通过独立同行评审抑制行业过度炒作的做法，为全球AI治理提供了范本。
作为幻方量化孵化的杭州AI企业，DeepSeek创始团队由梁文锋领衔，汇聚顶尖高校与国际机构技术专家。此次论文发表不仅标志着中国在大模型基础研究领域的突破，更展现了技术开放与学术严谨的结合。
8月21日发布的DeepSeek-V3.1进一步体现这一理念：通过混合推理架构实现模式切换，思考效率与智能体能力显著提升。在AI行业充斥未经证实说法的当下，DeepSeek的实践为技术可信度树立了标杆。
（图注：DeepSeek-R1模型架构示意图）
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