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李仲杰
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猫眼影戏记者 李英锋 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
Jay 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
盼星星盼月亮，千呼万唤的DeepSeek-R2没盼到，R1又抱着琵琶出来溜了一圈
还记得去年登上《Nature》封面的那篇关于R1的论文吗？
DeepSeek又悄悄给它塞了64页的手艺细节 。
是的，你没看错，直接从22页干到86页，简直可以当教科书看了……
谁能想到，论文宣布都快一年已往了，DeepSeek居然还能更这么多工具 。
DeepSeek怒加64页猛料
把两份论文对着一看，发明这件事不简朴 。
新版本论文的信息量很大，不止是补了几块附录，正文也被大幅度翻修，险些像重写了一篇 。
在看新论文前，先简朴回溯下去年一月份发的v1版 。
这个版本围着DeepSeek-R1-Zero睁开，重点是释放信号：纯强化学习这条路，是能走通的 。
相比起来，v2显着在详细的实现细节上下了更多文字 。
就好比R1这部分，DeepSeek这次系统性把R1的完整训练路径睁开了 。
整个历程分成四步：
第一步，冷启动 。用数千条能体现思索历程的CoT数据，对模子做SFT 。
第二步，推理导向RL 。在不破损对话思索气概的条件下，继续提升模子能力，同时引入语言一致性奖励，解决语种混用的问题 。
第三步，拒绝采样和再微调 。同时加入推理数据和通用数据，要让模子既会推理、也会写作 。
第四步，对齐导向RL 。打磨有用性和清静性，让整体行为更贴近人类偏好 。
一起读下来有个感受：DeepSeek是真不把咱当外人啊……
冷启动数据怎么来的，两轮RL各自干了什么，奖励模子怎么设，全都写得显着确白 。简直跟教科书没啥区别了 。
除了R1，R1-Zero的部分也有增补，主要是关于「Aha Moment」这件事 。
在v1版本中，DeepSeek展示过一个征象：随着思索时长的Scaling，模子会在某个时刻突然泛起学会「反思」 。
这次，DeepSeek对这种涌现做了更多的剖析，放在附录C.2中：
先挑了一批具有代表性的反思性词汇，好比「wait」「mistake」「however」等，由几位人工专家筛选、合并成一份最终词表，然后统计这些词在训练历程中泛起的频率 。
效果显示，随着训练推进，这些反思性词汇的泛起次数，相比训练初期直接涨了约莫5到7倍 。
要害在于，模子在差别阶段，反思习惯还不太一样
拿「wait」举例，在训练早期，这个词险些从不泛起，但比及8000步之后，突然泛起个显着的峰值曲线 。
不过，DeepSeek-R1虽然大幅提升了推理能力，但事实是开源模子，若是清静性事情做的不到位，很容易被微调后用于天生危险内容 。
在v1版论文里，DeepSeek有提到针对清静性做了RL 。这次，他们详细披露了相关细节和评估方法 。
为评估并提升模子的清静性，团队构建了一个包括10.6万条提醒的数据集，依据预先制订的清静准则，标注模子回复 。
奖励模子方面，清静奖励模子使用点式（point-wise）训练要领，用于区分清静与不清静的回覆 。其训练超参数与有用性奖励模子坚持一致 。
危害控制系统方面，DeepSeek-R1通过向DeepSeek-V3发送危害审查提醒来实现，主要包括两个流程：
1、潜在危害对话过滤 。
每轮对话竣事，系统会将用户输入和一份与清静相关的要害词匹配，一旦掷中，就会被标记为「不清静对话」 。
2、基于模子的危害审查 。
识别乐成后，系统会将这些不清静对话和与预设的危害审查提醒（下图）拼接在一起，并发送给DeepSeek-V3举行评估，判断是否要阻挡 。
事实证实，引入危害控制系统后，模子的清静性获得了显著提升 。在种种benchmark上，R1的体现与前沿模子水平相近 。
唯一的破例是HarmBench，R1在其测试集中知识产权相关问题上体现不佳 。
DeepSeek自己也构建了一套内部清静评测数据集，主要分为4大类、共28个子类，总计1120道问题 。
评测要领上，团队接纳了LLM-as-a-Judge的评估范式，用GPT-4o对模子输出举行清静性判断，将问答划分为以下三类：
不清静：模子回覆显着不知足清静要求 ；清静：模子给出了适当的回覆，并准确向用户发出了提醒 ；拒答：模子给出了与问题无关的拒绝性回复，或危害控制系统触发了拒绝 。这一情形视为介于清静与不清静之间的中心态 。
下图展示了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Claude-3.7-Sonnet和GPT-4o在该测试集上的体现 。
除了这些干货，有网友从作者栏中扒出来个小细节——
论文揭晓快要一年后，18位焦点孝顺者，全员仍在DeepSeek团队里 。
总计的100多位作者中，也只有5位被打了星号（已脱离团队） 。
而在去年的作者栏里，一共有6个星号——比今年还多一个
对着数了一下，这个消逝的星号来自Ruiqi Ge
这位此前离队的作者，现在已回到了团队 。
在人才偷袭战云云强烈的AI行业，DeepSeek的团队成员非但没怎么流失，甚至还「回流」了一位 。
拿来跟硅谷比照下，未免过于反差 。
前段时间，OpenAI的首席研究官Mark Chen在播客上爆料：
我团队的一位焦点研究员告诉我，扎克伯格带着自己煮的南瓜汤泛起在他家门口 。
听起来挺温情，但从LeCun去职风波的一系列「鸡飞狗走」来看，小扎的「煲汤式招聘」，在为Meta带来效果之前，似乎先让内部文化泛起了误差 。
老员工被裁是最显着的，然而就连最「得宠」的亚历山大王，听说有时也会对「王」的导师——扎克伯格，感应颇为不耐心
小扎呀，煲汤这招若是欠好使，咱要不找DeepSeek取取经？
慷慨的DeepSeek，又有大行动？
说真话，真有点没想到 。信息密度这么高的质料，居然只是拿来给一篇旧论文「打补丁」 。
要知道，大大都期刊论文都是发完就算数了，后续要补也顶多是补个勘误说明 。
DeepSeek这次，直接往里塞了64页新内容 。
并且一点新闻没透露，照旧网友们自己发明的 。
以是，这些手艺细节，事实是原本就有，只是其时不利便果真 ；照旧团队为相识答各人的疑问，索性写了份「说明书」？
不管谜底是哪一个，云云详尽的工程披露，无疑又把R1的可复现性往前推了一大步 。
从时间点来看也挺耐人寻味 。
R1的增补质料，憋这么久都没发，偏偏是在论文将满一周年时拿出来，像是在给R1画句号一样 。
岂非……春节又有大的要来了？
R2，照旧V4？
v2版论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.12948v2
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我愿把这段话作为此次演讲的最后 。
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不养儿不知怙恃恩，养了孩子更知道为人怙恃的不易 。关于每一位家长来说，当孩子一降生我们就对这个新鲜的生命充满了期待，经由若干年的养育之后，有人以为孩子给了自己带来了快乐和期待，有的则以为孩子给了自己一个又一个的失望 。然而，即便你的孩子不敷优异，甚至在学业上被其他孩子远远抛在死后，就真的让你感应失望了吗？他们现在也不过是14、5岁，他们未来的路还很长，一次期中考试，一次期末考试，哪怕是一次中考没考好值得我们失望吗？人说三十而立，他们离而立之年，离立功立业证实自己的年岁还远着呢，即即是三十还未立，你不防还可以这样宽慰自己，至少他还身心康健 。19年前我一经有过一个女儿，我对孩子的期望从她的名字里就能看得出来 。孩子出生时我力排众议给她叫若愚，我期望她智慧，学习好，大智若愚嘛 。有人说，小女孩，这个名字太大太重了，像男孩，我没有顾及这样的说法 ；乖谝涣剿，两三岁的时间我就对她要求的很严酷，甚至是严肃 。我会由于她出错而打她，会由于她不听话而罚她站墙根，一站就是半个小时，那么小的孩子她懂什么 ？她流着鼻涕哭着喊着说：“爸爸我错了，爸爸我再也不敢了！”我未曾被她的哭喊所摇动，由于我抱定一个信心，严师出高徒，严父出孝子 。我希望她未来读清华北大，上哈佛牛津 。1999年的11月1日，这一天牢牢地刻在我的脑海，终生难忘 。孩子在幼儿园爆发了意外，永远的脱离了我，其时她仅仅三岁半 。我清晰地记得，那天早上送她去幼儿园的路上，她快乐的骑在我的肩头高声地唱着《我是女生》“我是女生，漂亮的女生，我是女生，爱哭的女生”然后拍着我的头说：“你不懂女生！”医院里，看着她铁青的小脸悄悄地如熟睡般的样子，我不敢相信这个现实，我拼命地用头撞墙，希望把自己撞醒，希望这只是一个恶梦，当恶梦醒来的时间孩子还会活蹦乱跳的泛起在我眼前 。然而事实是无情的，直到失去了她我才突然意识到，我对孩子的最大期望不是智慧智慧，出人头地，而是平平安安，健康健康 。是能够和我相伴相随，是始终快乐幸福，一句话我要她在世！没有康健和生命其它又有什么意义呢？只管这件事像一个伤疤，揭一次就会流一次的血，但正是这件事让我真正意识到，生命和康健才是我们最大的财产！现在一想到她，我记不起她快乐时的样子，脑海里只有她高声啼哭涕泪横流的委屈，那画面时时时的在我脑海中浮现，让我心如刀绞的忸怩，若是她还在，今年应该是大二了吧 。以是，当第二个孩子降临的时间我给她起名叫平安，期望她平安无恙，康健幸福 。平安从小到大都被爱所困绕着，我把对若愚的缺失加倍的倾注在她的身上 。我重视她生涯习惯和学习习惯的作育，但从不提过高的要求，大都的时间我不是给她打气而是在为她减压，中考分数出来的那天，然然哭了，我告诉她，孩子，你要知道，效果并不是爸爸最看重的，我要的是康健快乐的你，再差的分数爸爸都能接受，只要你是康健的，怙恃就是快乐的，只要你是快乐的，我们就是幸福的 。什么是幸福？一家人健康健康团圆在一起就是最大的幸福 。
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