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　　1月31日消息，近日《Nature》自然杂志发表了一篇备受关注的文章，介绍了中国初创公司DeepSeek研发的大型语言模型——DeepSeek-R1。这一新模型以其优异的表现，成为了OpenAI的o1等推理模型的经济实惠且开放的竞争对手。科学家们纷纷表示，R1在解决科学问题方面展现出了比早期语言模型更强的能力，引发了广泛的兴趣与期待。

　　DeepSeek-R1的初步测试结果令人瞩目，其在化学、数学及编码等任务上的表现与OpenAI的o1相当。据人工智能研究员埃尔维斯·萨拉维亚称：“这太疯狂了，完全出乎意料。”这样的评价似乎不无道理，因为R1所带来的不仅仅是实验数据上的优异表现，更多的是对科学以及机器学习领域的重大推动。

　　DeepSeek不仅在技术上取得了突破，还在开放性方面做出了令人震惊的创新。该公司将R1模型作为开放模型发布，这意味着全球范围内的研究人员可以自由研究和构建该算法。这一举措为科学研究提供了极大的便利，特别是在如今人工智能飞速发展的背景下，开放和透明的研究环境变得尤为重要。正如德国埃尔朗根马克斯普朗克光科学研究所的人工智能科学家马里奥·克伦所说：“DeepSeek的开放性非常了不起。”

　　与深受争议的OpenAI的大型模型如o1和o3相比，R1具有较低的运行成本。虽然DeepSeek尚未公布训练R1的全部成本，但其界面使用费用仅为o1运行成本的三十分之一，使得研究人员能够以极低的成本进行实验。克伦指出，使用o1进行实验的花费通常超过300英镑（约370美元），而使用R1的费用不到10美元。这样的差异无疑将影响R1在科研界的采纳与应用。

　　DeepSeek的进步也让人们对中美之间的人工智能竞争有了新的思考。尽管美国对中国公司在高性能计算芯片获取上的出口管制相对严格，但DeepSeek仍然成功制造出R1。华盛顿西雅图的人工智能研究员François Chollet指出，R1的出现表明，高效利用资源比单纯的计算规模更为重要。技术专家Alvin Wang Graylin也表示，中美两国在人工智能领域应当寻求合作，而非继续当下的军备竞赛模式。

　　从技术层面看，DeepSeek-R1的创新设计同样值得一提。该模型使用了一种思路链方法，以提升处理复杂问题的能力，背后的核心思路是通过强化学习调整模型，以奖励其得出正确答案并合理评估其思维过程。这一过程相对其他模型的学习方法，既降低了培训和运行成本，也提升了模型在复杂任务上的表现。

　　基于混合专家架构的设计使R1能够在任务所需的范围内，仅激活相关的部分，从而有效提升了计算效率。基准测试显示，R1在加州大学伯克利的数学问题MATH-500测试中取得了97.3%的成绩，在编程竞赛Codeforces中更是击败了96.3%的人类参与者。这些能力与o1相比不分上下，显示出R1的强大潜力。

　　然而，尽管DeepSeek-R1的能力表现异常强劲，但如何确保模型的推理能力而非仅仅依赖测试分数仍然是一个重要问题。剑桥大学计算机科学家Marco Dos Santos认为，R1的开放性使得研究人员可以深入理解模型的推理过程，这有助于推动机器学习的透明度与可解释性。

　　随着科学家们开始对R1进行更多的测试，被测的研究想法数量达到了3000个。初步结果显示，R1在趣味性排序任务上的表现略逊于o1，但在量子光学计算上却超过了o1，标志着R1在某些特定领域的潜力。

　　总的来说，DeepSeek-R1的登场无疑为科学研究和人工智能领域注入了新的活力和期望。开放性、经济性，以及优越的性能使其成为一款引起业内广泛关注的模型。在未来，R1可能在医学、物理、化学等多个领域中发挥重要作用。

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