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猫眼影戏记者 鞠鹏 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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