这真是一个中国的奇迹，或者说中国就一直擅长创造这样的奇迹！
以前一直在工业领域：
- 高铁，2004年开始引进日本、德国，然后现在中国的高铁运营里程全球最长，技术领先，开始海外输出。
- 通信设备，1987年华为成立，从开始代理到自研，直到现在5G领域全球领先。
- 光伏，2000年初，基本是进口。现在到全球光伏产业全面领先。
- 电动车，2003年特斯拉开始，到现在全球最大的电动国汽车制造商已经换成了BYD，而我觉得国内最好的电动车汽车是“小米”！！
只是我没想到，我们创造的奇迹这么快在AI领域上演了！而且是在这样一个极端困难的情况下：
美国从芯片的小院高墙开始，到高端AI芯片的全面禁运！相当于，全面断供了中国的AI“军火”装备，把一切可能都变成了不可能的时候。
DeepSeek这个做金融的搞钱公司，把不可能，变成了Dream It Possible 真的变成了 Make It Possible.
DeepSeek V3好多指标追平了 GPT-4o与Claude 3.5， 这两个基本上是全球的最主流AI大模型。
而DeepSeek R1 更是在数学、编程、科学推理等任务上达到或超越 OpenAI-o1-1217。这个可能仅是中国人的骄傲，而DeepSeek V3与R1的全面开源，才是真的变成了全人类的骄傲！
无论多么骄傲，还是要学会AI，并且投身AI才有饭吃吧。毕竟只有懂了，会了才有用。
为什么DeepSeek一出来，大家这么开心？因为明白人都清楚，未来只有AI，不会AI的人会马上被淘汰。只有学会了使用AI，与AI共存才能有未来，才能在未来有发展！
这里的发展包括收益、平台、职业高度等等，如果你想分得Al一杯羹，但只是了解，没有形成系统化的认知，也没有办法吃到AI的红利，我真的建议你认真的，系统学一下AI的核心知识：知学堂的AI大模型技术公开课，就特别适合这类需求的人，比如开发、算法、测试、架构、运维等，这一课程让你快速接触大模型，理解DeepSeek原理、底层算法，上手开发和微调DeepSeek大模型，带你快速掌握大模型的技术架构，还可以进行商业实战，点击下面卡片就能领取↓↓
现在DeepSeek 大热，说实话如果搞技术的都不了解其中的技术门道，确实就有点过分了，很多人学完掌握了实用的大模型技术，高薪去大厂完全没有问题，我自己认真听完后，在工作提效上也有很大的收获。
还是回到DeepSeek这个R1， 我们肯定是不能靠骄傲DeepSeek的R1在人工智能圈子混饭吃啊。还是要认真的学习一下DeepSeek的喂饭教程！
DeepSeek-R1-Zero/R1/蒸馏这三种核心技术的完全公开内容如下：
DeepSeek-R1-Zero（纯 RL 训练）
- 强化学习算法：采用 Group Relative Policy Optimization (GRPO)，通过分组采样优化策略：
目标函数：
其中Ai来源于下面的计算算法。
- 奖励模型设计：
- 准确性奖励：通过规则验证答案正确性（如数学问题的最终答案格式、代码编译测试）。
- 格式奖励：强制模型将推理过程包裹在 `<think>` 和 `<answer>` 标签中。
- 训练模板：使用固定模板引导模型首先生成推理链，再输出答案（模板见第6页）。
DeepSeek-R1（多阶段增强训练）
- 冷启动（Cold Start）：
收集数千条高质量长链式思维（CoT）数据，通过 SFT 微调基础模型，提升初始可读性。
数据来源：人工标注、DeepSeek-R1-Zero 生成结果后处理、少样本提示生成。
- 推理导向的 RL：
在冷启动模型上应用与 R1-Zero 相同的 GRPO 算法。
新增 语言一致性奖励，减少多语言混合问题（通过目标语言占比计算）。
- 拒绝采样与 SFT：
RL 收敛后，通过拒绝采样生成 60 万条高质量推理数据，结合 20 万条非推理数据（写作、事实 QA 等）。
对基础模型进行两轮 SFT，增强多领域能力。
- 全场景 RL 对齐：
结合推理任务（规则奖励）和通用任务（基于奖励模型的人类偏好对齐），二次优化模型。
蒸馏技术
- 目标：将 DeepSeek-R1 的推理能力迁移至更小的密集模型（如 Qwen、Llama 系列）。
- 方法：
使用 DeepSeek-R1 生成的 80 万条数据（含推理与非推理样本）进行监督微调（SFT）。
支持 1.5B 至 70B 参数量模型（如 Qwen2.5-32B、Llama3.3-70B）。
- 效果：蒸馏后的 14B 模型超越 QwQ-32B-Preview，32B/70B 模型性能接近 OpenAI-o1-mini。
不仅仅喂了饭，DeepSeek还把自己的趟过的坑明明白白告诉大家了。
关键技术挑战与解决方案
- 可读性问题：通过冷启动数据中的结构化格式（如 `<reasoning_process>` 和 `<summary>`）和语言一致性奖励解决。
奖励滥用（Reward Hacking）：采用规则奖励（非神经奖励模型）避免复杂调优。
训练效率：GRPO 算法省去价值模型（Critic），通过分组采样降低计算成本。
- 失败尝试：
过程奖励模型（PRM）：因人工标注成本高、奖励滥用问题被放弃。
蒙特卡洛树搜索（MCTS）：因搜索空间过大、价值模型训练困难未成功。
如果这你都觉得自己做不来R1相关的工作，那考虑一下转行做应用开发吧。
最后留几个国外的评价吧，这东西不是只有中国人认为好的！
可以说，仅凭DeepSeek就可以说美国单方面发动的AI战争，非但没能实现削弱中国的AI能力，反而还助力中国更好的发展出了自己的AI能力，甚至是中国人第一次站到了OpenAI的位置，我们做到了真正的OPENAI。世界需要的是DeepSeek，而不是一个越来越接近美国政府，美国军方，甚至连简单的信息都不开放的CLOSEAI（OpenAI）