DeepSeek团队的研究论文《DeepSeek-R1推理模型》成功登上国际权威期刊《自然（Nature）》封面，标志着该模型取得了重要里程碑。此次发表的论文不仅提供了更详尽的模型训练细节，还正面回应了模型发布初期关于蒸馏的质疑。DeepSeek-R1是全球首个通过同行评审的主流大语言模型，填补了当前大模型普遍缺乏独立同行评审的空白。《自然》杂志高度评价了这一进展，认为同行评审是抑制AI行业过度炒作的有效手段。论文中，DeepSeek团队详细阐述了其基座模型DeepSeek-V3 Base的数据来源，并说明了为减轻数据污染所采取的详细流程，强调模型并未有意包含基准测试数据以提升表现。此外，DeepSeek-R1的安全性评估结果也显示其领先于同期模型。

🌟 DeepSeek-R1模型研究论文荣登《自然》封面，标志着其在AI领域的重大突破。该论文由DeepSeek团队完成，梁文锋担任通讯作者，进一步披露了模型的训练细节，并回应了关于蒸馏的质疑。

🔬 DeepSeek-R1成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型，填补了当前AI行业缺乏独立验证的空白。《自然》杂志认为，同行评审是有效抑制AI行业过度炒作的关键方式。

🌐 论文详细阐述了DeepSeek-V3 Base（R1的基座模型）的数据来源，强调所有数据均来自互联网，尽管可能包含GPT-4生成内容，但并非有意为之，且无专门的蒸馏环节。团队还提供了减轻数据污染的详细流程，以证明模型表现的真实性。

🛡️ DeepSeek-R1在安全性方面进行了全面评估，结果显示其安全性领先于同期发布的前沿模型，为AI技术的负责任发展提供了重要参考。

DeepSeek再度开创历史！由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际权威期刊《自然（Nature）》的封面。

与今年1月发布的DeepSeek-R1的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。

DeepSeek-R1也是全球首个经过同行评审的主流大语言模型。Nature评价道：目前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”。

在长达64页的同行评审文件中，DeepSeek介绍，DeepSeek-V3 Base（DeepSeek-R1的基座模型）使用的数据全部来自互联网，虽然可能包含GPT-4生成的结果，但绝非有意而为之，更没有专门的蒸馏环节。DeepSeek也在补充材料中提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，以证明模型并未在训练数据中有意包含基准测试，从而提升模型表现。此外，DeepSeek对DeepSeek-R1的安全性进行了全面评估，证明其安全性领先同期发布的前沿模型。

《自然》杂志认为，随着AI技术日渐普及，大模型厂商们无法验证的宣传可能对社会带来真实风险。依靠独立研究人员进行的同行评审，是抑制AI行业过度炒作的一种有效方式。

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