摘要：2025年9月，DeepSeek团队的研究论文登上了国际权威期刊《自然》的封面，成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。

人工智能领域的“黑箱”正在被打开，中国团队用29.4万美元的训练成本创造了历史。

2025年9月，DeepSeek团队的研究论文登上了国际权威期刊《自然》的封面，成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。

由梁文锋担任通讯作者的这项研究，详细介绍了DeepSeek-R1推理模型，不仅披露了更多训练细节，还正面回应了模型发布之初面临的蒸馏质疑。

01 AI发展的透明化转折点

近年来，人工智能，特别是大语言模型，正以惊人的速度和一种近乎“黑箱”的方式发展。主流大模型通常采用一套不同于学术界的成果发布方式：开直播，在预印本网站和官方技术博客上发布突破性成果。

几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek打破。《自然》杂志给予了高度评价，认为这是人工智能走向透明化、可复现发展的重要一步。

02 论文核心：超低成本与强化学习

DeepSeek-R1的最大亮点之一是其惊人的低成本训练。论文首次确认了此前流传的DeepSeek-R1训练成本——约29.4万美元（折合人民币约208万），仅有传统同等规模模型训练成本的十分之一。

研究团队采用了纯强化学习方法（GRPO框架）来提升大语言模型的推理能力，减少了对人类标注推理轨迹的依赖。这种方法不仅降低了成本，还避免了人类认知偏见向模型的渗透。

更引人深思的是，DeepSeek团队提出了一个创新观点：人类定义的推理模式可能会限制模型探索，而不受限制的强化学习训练能更好地激励LLMs中新型推理能力的出现。

03 回应质疑：蒸馏争议与技术透明

在长达64页的同行评审过程中，DeepSeek团队正面回应了此前关于知识蒸馏的质疑。他们明确否认了使用OpenAI模型输出进行训练的指控。

研究团队专门设计了一项试验：使用Qwen2-7B作为基础模型时，通过大规模强化学习进行训练，该模型同样可以自主发展出各种先进推理策略。

由于Qwen2-7B的发布时间早于所有公开的推理模型，“蒸无可蒸”，推理能力的优化自然源于DeepSeek-R1开创的强化学习方法。

04 行业影响：从技术黑箱到科学透明

多位专家表示，此举意味着“野蛮生长”的大模型正在向更为透明、可复现的方向发展，同时也意味着人工智能正努力融入更广泛的科学社区。

《自然》杂志在同步发表的社论中指出，严格的同行评审有助于清晰呈现大型语言模型的工作原理，并帮助评估其是否能实现宣称的功能，有利于遏制人工智能行业的炒作现象。

上海科技大学信息学院助理院长屠可伟教授认为，此次R1模型登上《自然》，有助于“让AI融入更大的‘科学群聊’”，打破学科隔阂。

05 美国顶尖AI大学推荐

随着AI技术的透明化和发展，越来越多学生希望在这一领域深造。以下是几所在AI专业领域表现出色的美国大学：申请这些名校 在留学志愿参考系统的案例规划公开了可借鉴

1、卡内基梅隆大学（CMU）：AI专业排名全美第1。作为AI本科教育的开拓者，CMU课程设置极具深度与实践性。核心课程涵盖《机器学习系统》《深度视觉识别》，并强制学生完成工业级项目。

申请竞争异常激烈，GPA需达到3.7+， MSCS（计算机科学硕士）录取率仅5%。

2、麻省理工学院（MIT）：AI专业排名全美第2。MIT依托全球顶尖的CSAIL实验室（计算机科学与人工智能实验室），开设《AI与量子计算》《神经符号系统》等跨学科前沿课程。

学术门槛极高，GPA需3.8+，优先考虑有Kaggle竞赛（全球前10%）经历或顶会论文发表的申请者。

3、斯坦福大学：AI专业排名全美第3。其计算机科学硕士（AI方向）课程包含《生成式对抗网络》《AI伦理与社会影响》等热门课程。

学校依托Human-Centered AI研究所，强调技术落地与社会价值的结合。AI方向录取率约8%，70%的录取者拥有顶级实验室实习经历。

4、加州大学伯克利分校：虽然在搜索结果中未明确提及排名，但伯克利在AI领域一直处于领先地位，其人工智能研究实验室（BAIR）汇集了计算机视觉、机器学习、自然语言处理等领域的顶尖人才。

5、佐治亚理工学院：AI专业排名全美第5。计算机科学与工程硕士（AI方向）开设《AI云开发与运营》《非结构化数据分析》等实用性极强的课程。

学校与亚马逊AWS深度合作，为学生提供边缘计算与自动驾驶领域的企业级项目。

DeepSeek-R1的成功表明，中国在AI领域不仅有能力取得技术突破，还能引领行业向更加透明、开放、科学的方向发展。

随着AI透明化运动的推进，选择一所有实力的大学深入学习AI技术，将成为更多学生的优先选择。

来源：科学大家谈