DeepSeek-R1_Kimi1.5及类强推理模型开发解读北京大学2025

DeepSeek-R1开创RL加持下强推理慢思考范式新边界3>OpenAIo1开启后训练Post-Training时代下的RL新范式：后训练扩展律Post-Training ScalingLawDS-R1独立发现了一些通往ol路上的核心理念，并且效果还好到受到了OpenAI的认可如何通过有效的Test-Time Scaling和Train-Time Scaling提升模型的推理能力？人得益于纯大规模强化学习，DeepSeek-Rl具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。DeepSeek R1-Zero和R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在：R1-Zro从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调(SFT);随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力；DeepSeek-R0pnA1-01-121-R1-32BpenAl-ol-minDeepSeek-V3式搜DeepSeek-R1-Zero AIME accuracy during training◆-r1-zero-p3s5@1◆r1-zer0-c0nsg16---o1-0912-pa55@1--o1-0912-c0ns@64MATH20004060008000Step