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魏薇
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猫眼影戏记者 沈千红 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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??01月10日,贵州玉屏：自行车选手山地竞速,
同砚们，星期一早上好，今天，我要讲的主题是——节纸 。在建设“节约型社会”历程中，生涯在青青校园里的少先队员应该做“节约型社会的小主人”，最大限度地节约资源，提高资源使用效率，把对情形的损害减到最小水平 。少先队总部提出了“四个一”的系列活动，同砚们应该从身边做起，起劲提倡康健节俭的生涯方法 。北京地区经常刮起沙尘暴，黄沙肆虐，刮得让人睁不开眼，面临云云卑劣的生态情形，北京一小学在一次中队会上，同砚们纷纷体现，愿意为 ；の颐堑纳樾巫龀鲎约旱男⑺ 。各人献计献策，纷纷提出了去远郊植树造林、去逍遥种花种草等许多建议 。最后，向导员先生希望各人想个步伐，从身边的小事做起，同样抵达绿化祖国的目的，由于我学校特殊的情形，没有植树绿化的逍遥了 。这可把各人难住了 。有一个叫雷依梦同砚很智慧，她想了想说：“着实，我们天天都在破损着森林，由于我们的纸张，都是用木浆制成的，为了供应用纸，天天都有成千上万棵树木被砍伐 。”她的一番话引起了同砚们的强烈回声 。最后各人提议 ；で樾未由肀叩男∈伦銎，我们就从节约一纸张最先 。说干就干，首先从自己做起，全体队员体现，以后决不随便铺张纸张，不再用纸叠飞机乱扔 。不再把没用完的底稿纸乱抛 。并且同砚之间相互监视 。不但云云，同砚们还自动回家向家长宣传节约用纸，并视察家庭用纸情形 。起源统计用纸情形如下：餐巾纸平均天天一个家庭消耗10张 。面巾纸平均天天一个家庭约莫消耗5—7张，卫生纸全家平均天天合计消耗1/5卷，学习用纸(包括用书)折合成A4纸，约莫6—8张 。将这些纸张折合因素量约莫为0.25公斤 。照此盘算，我们每年每个家庭就要消耗掉约莫91.25—91.5公斤纸张 。北京有一支著名遐迩的“一张纸小队” 。5年前，北京市东高房小学年仅8岁的少先队员袁日涉提倡组建了这支小队 。几年来，“一张纸小队”用现实验动转达着“聚沙成塔，聚沙成塔”的质朴原理 。他们招呼各人“两面用纸、节约护树”;他们把正背面都用过的纸网络走来，放在课堂后面的纸箱里，并为这个纸箱起了个好听的名字--“绿色银行”;他们在北京郊区建设了一片“少年先锋林”，妄想发动天下20xx名队员在这里种下20xx棵树，作为环保少年为20xx年北京奥运会献上的一份礼物 。同砚们，一页纸就是一页金，举手投足间珍惜一张纸，就即是造林一片 。透过一张张皎洁的纸，你有没有思索过自己的行为;你是否远离了一次性纸杯、一次性木筷?你是否用纸的背面写过字?你是否用旧挂历纸包过书皮?你是否把废纸与垃圾脱离处置惩罚?你的口袋里装的是手帕照旧面巾纸?让我们一起加入到“一张纸小队”的行列中来吧!节约一张纸，拯救的可能是一棵大树，甚至整个森林......节约不但是美德，更是责任 。
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