zzjj中国免费非技术人10分钟读zzjj中国免费懂Deepseek R1_ZAKER新闻
非技术人10分钟读zzjj中国免费懂Deepseek R1_ZAKER新闻
《中国企业家》：过去十多年，你一直在关注中国的人口问题，也冲在反思和影响人口政策的第一线。你是从什么时候开始对人口研究产生兴趣的？有什么契机？
本文来自微信公众号：一泽 Eze，作者：一泽 Eze，原文标题：《非技术人 10 分钟读懂 Deepseek R1｜天才模型养成与 AI 超越人类的破晓时刻》，题图来自：unsplashDeepSeek 在这个春节火到没边。不仅在公众号、小红书、抖音疯狂刷屏，就连过年餐桌上七大姑八大姨都会来找我唠上两句：" 你知道滴噗系可（DeepSeek）吗 "。抛开看热闹的浮躁气，我想从一个非技术人的角度，分享近期对 DeepSeek 的研究总结，主要围绕以下话题：天才养成记：DeepSeek R1 为什么如此聪明？" 填鸭 " 之困：传统大模型训练的瓶颈？自学成才：DeepSeek R1 的破局之道？纯强化学习：再次带来 AI 超越人类的希望？就我观察而言，大多数人讨论的 DeepSeek ，基本指的是它的深度思考版本—— DeepSeek R1。DeepSeek R1 不同于先前的普通模型（如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等），它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于一条技术路线：基于强化学习 RL 的 推理（Reasoning）模型。其标志性表现就是，在回答用户问题前，R1 会先进行 " 自问自答 " 式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种 " 自问自答 "，并非简单的自言自语，而是 AI 在模拟人类的深度思考。从用户初始问题 " 先有鸡还是先有蛋 " 出发，AI 唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。用户初始指令：先有鸡还是先有蛋？推理 1 - 问题领域分析：经典哲学、科学难题推理 2 - 知识回忆：哲学 - 因果循环；科学 - 进化论、生物学发展推理 3 - 用户意图分析：用户可能是在寻找明确答案，但这个问题没有绝对答案，所以需要解释不同观点推理 4 - 结合用户场景：学生作业 → 更加结构化回答；普通用户 → 简洁易懂的解释 ……最终回答：根据以上信息，综合生成结果这种能力，并非凭空而来。如果把 AI 比作人类，那么 DeepSeek R1 的 " 聪明 "，源于其背后独特的 " 教育方式 "。在许多其他的 AI 模型还在接受 " 填鸭式教育 " 时，DeepSeek R1 已经率先进入了 " 自学成才 " 的新阶段。" 填鸭教育 " 之困：人类的局限，AI 的上限当前 AI 大模型的训练分为两个阶段：" 预训练 "、" 后训练 "。" 预训练 " 阶段，主要依赖于海量的 " 预训练 " 数据，一股脑地把各种知识 " 填鸭 " 给 AI。就像学龄前的孩子背诵唐诗三百首。虽然能 " 鹦鹉学舌 " 般地在 " 鹅，鹅，鹅 " 后接上 " 曲项向天歌 "，却不理解诗词的格律、意境，更不懂如何运用这些知识去创作。你问他 " 鹅是什么 "，他可能只会机械地接龙 " 曲项向天歌 "，驴唇不对马嘴，无法和你有效回应。这便是大模型 " 预训练 " 的实质与局限：它赋予了 AI 海量的知识基础，却无法让 AI 真正理解和运用这些知识，只能基于背过知识的统计概率进行 " 续写 "。更关键的在于，此时的 AI 还没有学会如何与人类进行有效的对话，不知道如何理解你的问题，也不知道如何组织语言来回答你。它就像一个 " 知识巨人，对话侏儒 "，空有全世界的知识，却不知如何表达。（是的，未经 " 后训练 " 的基础模型，往往用户指令遵循性差，生成内容的格式混乱、难以阅读、逻辑断裂，也无法和人进行有效对话。）而在 " 后训练 " 阶段，则是对 AI 的输出方式、指令遵循、推理等特定任务进行 " 特训 "。例如，让 AI 学会与人类对话，生成人类易于阅读的长句，或者学会输出更加合理的推理过程。此前，" 后训练 " 主要采用监督微调（SFT）或基于人类反馈的强化学习（RLHF）等方法。监督微调（SFT）：用特定数据集对模型进行 " 填鸭式 " 训练，使得模型参数得到微小的特定调整。例如，让孩子额外加背宋词三百首，以应付明天的 " 唐诗 + 宋词 " 的综合性考试；或者反复强调 " 出门 → 要关灯 "，机械训练节约用电的好习惯。基于人类反馈的强化学习（RLHF）：人类训练者会对 AI 模型的多个输出进行评分或排序，训练模型理解什么是 " 好的回答 "。例如，小学生解答数学题时，老师会限制他们使用 " 代数方程 " 这类超纲解法，因为不符合小学教育测验的预期。这种方式的局限在于，AI 受限于人类训练者的认知局限与主观偏好，终究还是限制了模型自主探索最优解的能力。可见，无论是 SFT 还是 RLHF，都难以摆脱 " 填鸭式教育 " 的影子。它们或许能让 AI " 鹦鹉学舌 "，却无法让 AI " 融会贯通 "。人类标注者的认知天花板，也成为了 AI 能力提升的瓶颈。自学成才：纯强化学习再次带来 AI 超越人类的希望而 DeepSeek R1 则引入了纯强化学习（RL），不依赖大量的人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习：DeepSeek R1 在 " 冷启动 " 阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后，便主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励：用于评估 AI 提供的最终答案是否正确，以此为 AI 提供答案准确度的反馈。格式奖励：强制结构化输出，让模型把思考过程置于标签之间，以便人类观察模型的推理过程。正如 Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee（战胜李世石的版本）。Alpha Go（老）：监督学习 + 强化学习。学习人类棋谱，也更接近人类职业棋手的风格，继承了人类的局限。Alpha Zero（新）：完全摒弃人类数据的纯强化学习。从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。大模型 AI 在纯强化学习（RL）下同样也展现出了超出人类研究员想象的成长潜力：" 我们只需要简单地为其提供正确的激励措施，它就会自主开发高级的问题解决策略，RL 有可能解锁新的人工智能水平。"* 只不过 Alpha Zero 的强化学习更加专精棋类。而 DeepSeek R1 在训练中，更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。更有趣的是，DeepSeek 还有一个更加聪明的 R1-zero 实验版本这个版本甚至没有进行任何的初始引导，而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明，无需任何人类的监督训练，R1-zero 自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务，还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤，探索解决问题的替代方法。没错，AI 在纯强化学习中，自发涌现出了更强的推理能力与顿悟时刻：* 但因为没有微调，R1-zero 的输出内容可读性差、语言混合，且风险不可控。所以我们见到的才是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版本，确保 AI 生成内容的稳定、安全、道德、无害。纯强化学习，在 Alpha Zero 完胜所有人类棋手之后，再次点燃了 AI 全面超越人类的希望。当 AI 挣脱人类经验的束缚，真正的智能革命或许才刚刚拉开序幕。附：DeepSeek R1 完整训练过程因文章定位与行文节奏设计，上文仅对影响 R1 涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948Ref：DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948碎瓜 - 波斯兔子《Deepseek R1 可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ大聪明 - 赛博禅心《DeepSeek R1 是怎么训练的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1Y-twTlA老刘说 NLP 《可视化角度具象化理解 DeepSeek-R1 类推理大模型的习得进程》 https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cATianzhe Chu et al.《SFT 记忆，RL 泛化：基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161Metaso 长思考对话《RL 和 SFT 在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPCkoa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:李文信
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“虽然从面积上看，目前的影响还不是太大，但是当前正值农忙季节，麦收之后还要继续抢种下一茬作物，需要抓紧抢收，让收割机械及时到位，加快进度，及时烘干，想办法将损失降到最低，维护农民的种粮利益。”姜文来说。。
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但徐某某一直没有履行。直到2022年1月，杭州市生态环境局发出督促履行义务催告书，徐某某向杭州市政府申请行政复议，表示自己没收到快递。
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女性地位和生育率的关系不是单纯的线性关系。在发展水平比较低的传统社会，女性地位比较低，不得已生很多孩子。随着社会和经济的发展，女性地位和参加工作比例逐步提高，生育率下降。但是这种下降不是单向的，当社会进一步发展，女性地位和经济独立性非常高时，再增加生育福利，生育率不降反升。当然，这需要社会资源做很大的倾斜才行。
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早在2018年，美方就宣布制裁时任中央军委装备发展部部长的李尚福。这种制裁，中方肯定表示坚决反对。但美方却并没有听进中方的“坚决反对”之声。到了李尚福就任中国国防部部长以后，美国国防部长奥斯汀一再放风，称希望在今年6月的香会上与李尚福举行双边会晤。
梁建章：确实一开始没有办法，被逼的，因为那时候，公司的业务几乎清零了，没有现金流，成本也很大，赔了好多钱，我希望能够带头，带动一下公司或者行业的消费。
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她表示，中国坚定推进高水平对外开放，为各国企业提供市场化、法治化、国际化的营商环境。中国坚持相互尊重，互利共赢，同各国开展经贸科技投资合作。中国坚定维护国际公平正义，坚持通过对话协商解决分歧。这样的中国不是风险是机遇。
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此事在今年3月被报道后迅速引发热议，并一度冲上热搜。今年3月15日，东方甄选CEO孙东旭回应称，虾不是东方甄选自营的虾，公司感谢各种批评和监督，出现问题一定会积极面对和改正。
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按照惯例，C919设计了5套地面导航台信号接收器——在进近着陆（向机场方向下降接近）阶段，地面导航台会对飞机进行定位和测距，指引飞机准确前进。
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网传“5月31日，津南某桂园东门八里台路地面发生波浪状凸起，路面胀开，附近楼居民部分撤离”。刚刚，津南区政府发布情况通报——
梁建章：最满意的当然还是有些创造力的角色，比如在天津演的时候，我自己编了一个相声，来介绍天津的旅游景点和全世界各个酒店品牌，叫贯口，还挺有成就感。
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听起来这还是很大一个数字。但如果反过来想想，我们经济一年增长5%，如果我们拿出经济增长的一半，延续消费增长的果实，那我们能够解决中国经济未来最大的一个问题，那肯定值得。
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三是抓紧烘干晾晒。调动现有烘干设备，抓好抢收湿粮烘干。发挥中储粮、粮食系统、供销系统烘干设备大、能力强的优势，加大湿粮收购力度，及时开展烘干、仓储，对粮食烘干给予财政补贴。充分利用文化广场、学校操场、空置厂房、各类场所的房前屋后、平整房顶等开展晾晒，指导农民在田间地头铺设防水布进行晾晒，尽可能挖掘晾晒空间。
不过王先生认为，除了行政处罚外，市场监管部门还应该督促销售方和供应商对消费者予以赔偿。据报道，他已经把浪海情和东方甄选起诉至江苏省连云港市赣榆区人民法院，预计于6月开庭审理。