据国际权威期刊《自然（Nature）》杂志网站9月17日消息，由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文被《自然》杂志刊载，并登上了当期《自然》的封面。

当期《自然》杂志封面

与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道：目前几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白“终于被DeepSeek打破”。

《科技日报》则在报道中介绍称，梁文锋参与的研究表明，大语言模型的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学和STEM领域研究生水平问题等任务上，比传统训练的大语言模型表现更好。

DeepSeek-R1包含一个在人类监督下的深入训练阶段，以优化推理过程。梁文锋团队报告称，该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤，减少了训练成本和复杂性。DeepSeek-R1在被展示优质的问题解决案例后，会获得一个模板来产生推理过程，即这一模型通过解决问题获得奖励，从而强化学习效果。在评估AI表现的各项测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的表现都十分优异。

梁文锋团队总结说，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果更可靠。