猫眼影戏
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马里奥·毛瑞尔
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猫眼影戏记者 武延军 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
??时势1：又黄又硬又粗又大免费无遮挡
??01月11日,老友学生忆童祥苓：他曾是几亿中国人心中的男神,
穷人的孩子早当家，暑假了，有些懂事的孩子为了磨炼自己，也为了给怙恃减轻些肩负，便趁暑假出去打工挣点学费和零花钱，这些学生有的是刚考完中考，有的刚加入完高考，许多是未成年人，孩子们首次出门打工，需要全社会的关爱和支持。
可就是有些老板黑了心，只顾自己赚钱，不管别人死活。他们招学生打工，显着知道学生打工只有一两个月，但他们却设置一个月甚至两个月的试工期，也不签条约，开的人为也很低，他们不给买社保但却会从微薄的人为中扣缴一两百块社保用度，并且往往把发人为的日期定到下月中旬，云云种种纷歧而足。更有甚者，好禁止易比及该发人为了，黑心人又找种种理由克扣人为，甚至拖着不发人为。
遇到这些事，你该怎么维权呢 ？劳动仲裁虽然可以，但时间长程序重大，也等缺乏呀。去求老板发发慈善，也纷歧定管用，有些人践就是记打不记吃，三句好话当不得一马棒棒，求也没用。那岂非就没招了 ？有！
最好最快的步伐，就是与小同伴们一起（人多点易受重视，但没有小同伴的话也没关系，胆大点一小我私家也中），带上你的身份证（没有身份证拿能证实身份的证件好比学生证也行）到打工地所在的区（县）找人力资源和社会包管局去，那里有一个劳动监察大队，找他们投诉举报，通常效果较好。投诉最好写个书面的《举报信》，举报人是你自己，姓名年岁性别民族住址****，被举报人是公司或工厂或营业部或个体老板，也著名称**认真人****（认真人及****不知道可不写），举报事由，则要写明你何时入厂打工及条约签署及拖欠人为情形，通常是没签条约没买社保乱扣人为不给加班费或拖欠人为，总有一款适合你，再写你的要求，简朴粗暴，快点把人为付了！请监察大队尽快举行监察处置惩罚。虽然，你得提供一些确着实工厂打工的证据，好比工牌，工号，条约，谈天纪录，照片，人为条等，大致就这些。也有些监察大队会让你填表，内容与《举报信》差未几，劳动监察大队一样平常会受理。
有时会遇到无良的监察职员，对你不睬不睬或忽攸你，让你找劳动仲裁，你可万万别听，就请他依法受理，《劳动包管监察条例》有明文划定，拖欠人为应当受理报案，且应当监察处置惩罚。但他就是不受理怎么办 ？你别和他就地斗，记着他工牌或姓名备用。你还可以在社保网站或政务网站上举报，怎样找到网站，自己百度，还可以打**投诉，拨打外地牢靠**区号＋12333即可投诉。
若是还没用怎么办 ？用大招，打市长热线12345，投诉被扣人为还投诉无门劳动监察还不管，劳监大队谁谁谁不受理你投诉，市长大人的**，一定会有人处置惩罚并反响给你的。
这些都做完了，还没有用果怎么办 ？重复重复再重复，一定会有用，本钱又低，要敢搞事，要不怕贫困，要有刻意！依法维权，正当维权，勇于维权，不但可以挽回经济损失，还可以铸造人格，利益真是太大了！
小同伴们永远记着，人弱被人欺，马弱被人骑，有人就喜欢欺压忠实人，权力是靠自己争取来的，一定要勇于讨说法，忍气吞声只会受侮辱，诚可悲也。
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