摘要：以前AI大模型出成果，要么甩个基准测试高分，要么发篇预印本就完事，总少点让人踏实的硬背书。可这次不一样，DeepSeek的论文，居然拿下了Nature的同行评审！

以前AI大模型出成果，要么甩个基准测试高分，要么发篇预印本就完事，总少点让人踏实的硬背书。可这次不一样，DeepSeek的论文，居然拿下了Nature的同行评审！

这可是AI圈头一遭啊！要知道Nature的评审有多严，8位专家层层把关，多少研究都卡在这里。它到底靠啥打动了顶尖评审？为啥偏要走学术发布这条路，打破行业老惯例？

你有没有过这种感觉？打开ChatGPT写方案，看着Gemini生成图片，明明觉得好厉害，可心里总悬着一块，它到底是怎么想出来的？那些高分基准测试，真的能信吗？

就像买东西只看卖家秀，总少了点让人踏实的第三方认证。直到今天看到DeepSeek登上Nature封面，我突然觉得，AI行业好像终于长大了，那种激动，真的想立刻跟你唠唠！

以前AI公司出成果，不是开个直播造势，就是在arXiv上发个预印本，再甩个基准测试高分榜说我最牛。

可这就像学生自己说我考得好，没有老师阅卷，没有同学复核，怎么让人完全放心？毕竟AI现在早就不是玩具了，看病辅助诊断、写法律文书，哪一样都容不得未经验证！

而DeepSeek偏不走寻常路，他们把论文投稿给Nature，硬生生过了8位专家的同行评审，成了首个被权威期刊认可的大语言模型！

Nature都专门写文章说这意义重大，你说这算不算AI圈的里程碑？我当时看到这句话，真的忍不住拍了桌子，终于有人敢做这件笨事了！

更让我惊艳的，是DeepSeek的新思路，你知道吗？以前教AI推理，简直像填鸭式教学。要人工标一堆解题步骤，告诉它这题该这么想，又费钱又费时间，还容易把AI框在人类的思路里，万一有更优的解法呢？

可DeepSeek偏要反着来，他们不教步骤，只看最终答案对不对，用强化学习让AI自己悟！

就拿他们的DeepSeek-R1来说，基础模型是DeepSeek-V3-Base，用的是GRPO算法。说通俗点，就是给AI一堆问题，让它先随便答，答完了看对不对，对的就奖励，错的就调整，全程不教该怎么想。

结果你猜怎么着？AI居然自己学会了反思！训练到某个阶段，它突然开始频繁说等一下，就像咱们做题卡壳时会停下来琢磨，它居然自己懂得别急，我再想想！

遇到难题，它还会主动多花时间，写更长的思考过程，甚至修正一开始的错思路。那一刻我真的有点恍惚，这哪里是代码在跑，明明像个孩子慢慢学会了独立思考，那种见证成长的感动，比看任何高科技演示都要真切！

当然啦，一开始的模型DeepSeek-R1也有小毛病，回答读起来费劲，还偶尔混着不同语言，写文章、答开放题也不行。

可DeepSeek没放弃，他们搞了个多阶段训练，先找几千个冷启动数据教它怎么好好说话，再用强化学习磨推理能力，最后加拒绝采样和监督微调，让它既能解复杂题，又能写通顺文章。

你看，这多像养孩子，先教规矩，再练本事，不骄不躁，一步一步来。最后在MMLU、AIME这些硬茬基准测试里，DeepSeek-R1居然追上了OpenAI的o1-1217，尤其是AIME数学竞赛，从15.6%的得分涨到71%，这哪是进步，简直是飞跃！

最让我佩服的，还有他们对同行评审的态度。你知道吗？评审专家提了好多挑刺意见，GRPO算法得写更细得用没被推理数据污染的模型做实验安全描述太绝对，得补评估。

换作有些公司，可能会觉得麻烦，可DeepSeek居然一一照做，加了好几个附录，还用Qwen2-7B重新跑了实验，把每个细节都抠到严谨。

我当时就想,这才是做科学该有的样子啊！不是我说我行，而是你挑我错，我改到你认可，这种踏实，比任何高分都更让人信服。

说真的，DeepSeek这一步，走得比我们想的更有意义。以前AI圈总在比谁的分数高，像在玩一场自卖自夸的游戏。

可现在有了Nature的同行评审，AI研究终于有了硬标尺，方法论要科学，结果要可复现，安全要讲清楚。

这哪里是DeepSeek一家的胜利？这是给整个AI行业指了条靠谱的路啊！

现在再用AI的时候，我心里踏实多了。因为我知道，总有像DeepSeek这样的团队，在背后做着难而正确的事，不追求短期热度，不沉迷表面分数，而是用最严谨的科学态度，让AI从黑箱子变成透明人。

你说，以后咱们用AI写报告、做研究，甚至辅助医疗，是不是能更放心？这种让技术回归理性的进步，才是真的能改变生活的力量，你说对吗？

来源：云梦说娱