> 数据图表一起讨论下人工智能：DeepSeek-R1模型训练方法发布2025-9-1人工智能：DeepSeek-R1模型训练方法发布•9月17日，DeepSeek-AI团队梁文锋及其同事17日在《自然》杂志上发表了开源人工智能（AI）模型DeepSeek-R1所采用的大规模推理模型训练方法。研究表明，大语言模型（LLM）的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛和STEM领域研究生水平问题等任务上，比传统训练的LLM表现更好。• 在评估AI表现的数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1得分分别为77.9% 和 79.8%，在编程竞赛及研究生水平的生物学、物理和化学问题上同样表现优异。图：DeepSeek-AI团队梁文锋及其同事在《自然》杂志上发表了开源人工智能（AI）模型DeepSeek-R1所采用的大规模推理模型训练方法资料来源：中国青年报公众号，天风证券研究所47天风证券综合其他
