一文速览推理模型DeepSeek R1：如何通过纯RL训练以比肩甚至超越OpenAI o1(含Kimi K1.5、QwQ-32B的解读)
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
DeepSeek-R1和Kimi K1.5相继发布，技术报告显示其性能超越OpenAI的o1模型。DeepSeek-R1通过纯强化学习提升推理能力，经过多阶段训练和冷启动数据，最终性能与o1相当。这表明大模型在推理方面的进步，具身智能领域也因此受益。
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关键要点
- DeepSeek-R1和Kimi K1.5相继发布，性能超越OpenAI的o1模型。
- DeepSeek-R1通过纯强化学习提升推理能力，经过多阶段训练和冷启动数据，最终性能与o1相当。
- DeepSeek-R1-Zero通过纯RL训练，未使用任何监督数据，显著提高推理性能。
- DeepSeek-R1结合冷启动数据和多阶段训练流程，进一步提升推理性能。
- DeepSeek-R1-Zero在AIME 2024基准测试中，pass@1得分从15.6%提高到71.0%。
- DeepSeek-R1采用基于规则的奖励系统，主要包括准确性奖励和格式奖励。
- DeepSeek-R1-Zero的训练模板设计简单，指导模型遵循指定指令。
- DeepSeek-R1-Zero在强化学习过程中表现出稳定且持续的性能提升，达到与OpenAI-o1-0912相当的水平。
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