猫眼影戏
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李烨昂
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猫眼影戏记者 扬科维奇 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：欧美人妻
??01月16日,当事男子被行拘！警方通报奔驰插队事件 被砸车一方回应,
增强五种意识 。即要增强政策意识、学习意识、法制意识、效劳意识和生长意识 。增强政策意识 。就是要善于用党的政策来调动群众的起劲性，凝聚人心 。要以宣讲中央1号文件来切实减轻农民肩负为契机，以建设情形整治来净化社会民俗、优化投资情形为栽体，增强对农业政策、征地拆迁等方面的学习与宣传，并严酷按政策效劳，以坚持农村的阵势稳固，增添农民的正当收入 。增强学习意识 。村级组织植根于农村，但又不完全等同于农民，在头脑意识方面、在掌握科学手艺上、在看法转变上、在政策理论水平上都应高于农民 。只有这样，才华在致富奔小康的蹊径上走在农民的前线，并且能够向导农民配合致富 。因此，我们村级下层干部，尤其是我们新进来的年轻干部要作育一直学习的习惯，通过一直的学习，掌握更富厚的科学文化知识，指导生产实践和事情实践，一直增强驾驭农村经济生长的能力，为“三农”做出更大孝顺 。增强法制意识 。就是要善于运用执法来处置惩罚农村中泛起的种种矛盾、纠纷，在农村，尤其是在我们，村级干部依法效劳的主要使命是切实做好村务果真事情，各村做到村务真果真和全方位果真，规范果真内容和果真程序，并建设起响应的果真的包管机制和村民加入治理的一系列制度，理顺群众情绪，亲近干群关系 。自去年区划调解、今年换届选举以来，特殊是各村的财务方面，是否抵达“并村、并人、并帐”的效果，这是农民体贴的热门和焦点问题 。增强效劳意识 。就是要善于运用典范树模、说服教育、有用效劳的事情要领做好农村事情，把治理事情转化为效劳事情，起劲为群众的生产、生涯提供有用效劳，切实帮群众排忧解难，做群众的“知心人” 。要从已往旧的头脑看法中解放出来，把心思放在琢磨农民需要什么，我就为农民做些什么上 。从基础上彻底转变事情方法，更好的为农村经济效劳 。增强生长意识 。今年是我县的“项目建设年”，全县108个项目，我镇就占其中的26个项目，怎样启动完成这26个项目，就是我们今年镇、村整年岁情的焦点与重心，各村都要迅速明确好事情职责，理顺好事情思绪，落实好各项步伐，以“敢做事、会做事、干好事”的精神，推进整年岁情的前进 。同时，我们列位下层干部要起劲提高生长农村经济事情的指导水平，千方百计壮大整体经济实力，使农村下层组织具备为农民效劳的经济基础，从而增强村“两委”班子的凝聚力和战斗力 。
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责编：李应元
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责编：朱增海
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