DeepSeek-R1开创历史，梁文锋论文登上《自然》封面

9月17日，国际权威学术期刊《自然（Nature）》杂志官网率先发布重磅消息：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——这一成果不仅是DeepSeek团队的重大突破，更标志着中国大模型研发正式站上全球学术领域的*高舞台，获得国际学术圈的认可。

更具行业里程碑意义的是，DeepSeek-R1也是全球经过独立同行评审的主流大语言模型。《自然》在报道中特别评价称，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”，可以说为大模型领域建立技术透明化、成果可验证的行业标准奠定了基础。论文详细披露了DeepSeek-R1的核心技术突破。该模型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。

相较于2024年1月发布的DeepSeek-R1初版论文，本次刊载的研究进一步公开了模型训练的超参数设置、数据集构建逻辑，还正面回应了模型发布之初行业关注的 “蒸馏质疑”，充分彰显了技术的原创性与透明度。《科技日报》在相关报道中也重点关注了这一成果，介绍称梁文锋参与的这项研究，清晰证明了大语言模型的推理能力可通过纯强化学习实现提升，这一路径能大幅减少增强模型性能所需的人类输入工作量。报道特别指出，该模型在数学、编程竞赛和STEM领域研究生水平问题等任务上表现优异。在全球AI巨头激烈竞逐的背景下，DeepSeek团队的规模与成果对比更具冲击力。据了解，国际头部AI企业中，OpenAI拥有1200余名研究人员，Anthropic的研究人员规模也超过500人。而DeepSeek自2023年7月成立、正式进军通用人工智能领域以来，核心团队（包括创始人梁文锋在内）仅有139名工程师和研究人员。即便如此，团队仅用不到一年时间，就在2024年5月发布了第二代产品 DeepSeekV2，这款产品凭借创新的模型架构与的性价比迅速 “火爆出圈”，成为AI行业 “后来居上” 的典型案例。这一鲜明对比清晰表明：科技领域的竞争，核心并非团队人数规模，而是高端人才的质量与协同效率。DeepSeek能在短时间内实现重大突破，正是我国AI领域 “高精尖人才梯队” 实力的直接体现。综合国力竞争说到底是人才竞争。作为科技强国的 “第*生产力”，高端科技人才的数量与质量，直接决定了关键核心技术的突破速度与产业落地能力，重视科技人才发展，对提升我国国际竞争力具有至关重要的意义。近年来，我国科技人才队伍建设成效显著。数据显示，2023年研发人员总量约724万人年，连续11年稳居世界第*。2024年，我国技能人才总量已超2亿，其中，高技能人才占技能人才的比例约为30％。但同时，行业仍面临不容忽视的问题：一是高端人才总量不足；二是人才结构不合理，难以支撑原创性技术突破；三是人才创新转化能力有待提升，部分科研人才与产业实际需求衔接不够紧密。在此情况下，唯有优化教育体系，加强基础教育与高等教育、职业教育各阶段的衔接，才能真正培养出更多具备创新精神和实践能力的科技人才。例如，在基础教育阶段强化科学素养培养，通过 “项目式学习”“跨学科实践”激发青少年科研兴趣；在高等教育阶段推动与产业需求深度融合，设立交叉方向，鼓励学生参与企业真实研发项目，形成 “产学研用” 协同育人闭环。从DeepSeek-R1登鼎《自然》封面，到我国AI人才梯队的逐步壮大，中国科技正沿着 “创新驱动、人才引领” 的路径稳步前行，在全球科技竞争中不断抢占制高点——这不仅是一家企业的技术突破，更是我国科技人才战略成效的生动注脚。本公众号提供的原创文章和转载文章仅作为读者学习交流之用，若涉及版权问题，请第一时间联系我们删除。欢迎转载本公众号的原创文章，转载时请注明出处。

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