DeepSeek前两天在Nature见刊的论文《DeepSeek‑R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》证明了不用人工标注推理轨迹，仅凭可验证的最终答案与纯强化学习，就能在数学、编程等“可验题”上进行长链式推理、反思与自检等行为，并拿到了很好的成绩，随后再融合偏好/安全奖励，让模型兼顾了通用能力与可读性。摘要：DeepSeek前两天在Nature见刊的论文《DeepSeek‑R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》证明了不用人工标注推理轨迹，仅凭可验证的最终答案与纯强化学习，就
期刊的影响因子(Impact Factor)长年维持在50左右(2024年最新为~64），远超一般学科期刊。采用严格的同行评审制度：通常2–4位国际一线专家匿名评审，要求论文具备原创性、重要性、可验证性。周期一般需要6–12个月甚至更久，多轮修改与质询。
单纯的工程优化或局部改进通常不足以在Nature发表，必须能对整个学科或跨学科产生启发作用，而不是局限于某一小领域。DeepSeek的这篇文章2025‑02‑14收稿、2025‑07‑17录用、2025‑09‑17在线发表，Nature列出同行评审者名单并提供审稿报告文件，透明度较高。这篇文章的价值会像2017年《Attention is All You Need》之于Transformer那样吗？文章来源网址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z来源：科学小阿浅