DeepSeek 网页版在线推演终端

首先审视核心命题：纯强化学习（Pure RL）与规则奖励函数。传统 RLHF 高度依赖神经网络评估打分，易导致评测模型被攻击并产生冗长空洞幻觉；DeepSeek-R1 在冷启动后直接采用客观规则奖励（数学验证数值、代码编译运行单元测试），彻底杜绝奖励作弊；在训练迭代中，模型自发展开长思维链自省，并在试错中实现准确率大幅跃升……

DeepSeek-R1 树立了开源大语言模型推理的新纪元，其核心突破由三大立足点支撑：

• 绝对客观的规则奖励：在数理逻辑与算法工程中，完全使用基于确定性规则的判别器替代神经网络判别器。
• 省去 Critic 网络的 GRPO 算法：通过组内相对优势采样显著削减显存占用，支持在大规模算力集群上进行无上限的策略探索。
• 自发顿悟（Aha Moment）：模型在缺乏监督数据的前提下，自发学会反思、回溯验算与换角度证明。