来源：波斯兔子

我本想写一篇关于 DeepSeek R1 的科普文，但发现很多人仅仅把它理解为 OpenAI 的复制品，而忽略了它在论文中揭示的“惊人一跃”，所以，我决定重新写一篇，讲讲从 AlphaGo 到 ChatGPT，再到最近的 DeepSeek R1 底层原理的突破，以及为什么它对所谓的 AGI/ASI 很重要。作为一名普通的 AI 算法工程师，我可能无法做到非常深入，如有错误欢迎指出。

AlphaGo 突破人类上限

1997 年，IBM 公司开发的国际象棋 AI 深蓝，击败了世界冠军卡斯帕罗夫而引发轰动；接近二十年后的 2016 年，由 DeepMind 开发的围棋 AI AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石，再次引发轰动。

表面上看这两个 AI 都是在棋盘上击败了最强的人类棋手，但它们对人类的意义完全不同。国际象棋的棋盘只有 64 个格子，而围棋的棋盘有 19x19 个格子，假如我们用一盘棋能有多少种下法（状态空间）来衡量复杂度，那么二者对比如下：

理论上的状态空间

国际象棋：每局约 80 步，每步有 35 种走法 → 理论状态空间为

围棋：每局约 150 步，每步有 250 种走法 → 理论状态空间为

规则约束后的实际状态空间

国际象棋：棋子移动受限（如兵不能倒退、王车易位规则） → 实际值

围棋：棋子不可移动且依赖“气”的判定 → 实际值

维度国际象棋（深蓝）围棋（AlphaGo）

棋盘大小
8×8（64 格）

19×19（361 点）

平均每步合法走法
35 种

250 种

平均对局步数
80 步/局

150 步/局

状态空间复杂度
种可能局面

种可能局面

▲ 国际象棋和围棋的复杂度对比

尽管规则大幅压缩了复杂度，围棋的实际状态空间仍是国际象棋的倍，这是一个巨大的量级差异，要知道，宇宙中的所有原子数量大约是个。在范围内的计算，依赖 IBM 计算机可以暴力搜索计算出所有可能的走法，所以严格意义上来讲，深蓝的突破和神经网络、模型没有一点关系，它只是基于规则的暴力搜索，相当于一个比人类快得多的计算器。

但的量级，已经远远超出了当前超级计算机的算力，这迫使 AlphaGo 放弃暴力搜索，转而依赖深度学习：DeepMind 团队首先用人类棋谱进行训练，根据当前棋盘状态预测下一步棋的最佳走法。但是，学习顶尖棋手走法，只能让模型的能力接近顶尖棋手，而无法超越他们。

AlphaGo 首先用人类棋谱训练神经网络，然后通过设计一套奖励函数，让模型自我对弈进行强化学习。和李世石对弈的第二局，AlphaGo 的第 19 手棋（第 37 步[^1]）让李世石陷入长考，这步棋也被很多棋手认为是“人类永远不会下的一步”，如果没有强化学习和自我对弈，只是学习过人类棋谱，AlphaGo 永远无法下出这步棋。

2017 年 5 月，AlphaGo 以 3：0 击败了柯洁，DeepMind 团队称，有一个比它更强的模型还没出战。[^2] 他们发现，其实根本不需要给 AI 喂人类高手的对局棋谱，只要告诉它围棋的基本规则，让模型自我对弈，赢了就奖励、输了就惩罚，模型就能很快从零开始学会围棋并超越人类，研究人员把这个模型称为 AlphaZero，因为它不需要任何人类知识。

让我重复一遍这个不可思议的事实：无需任何人类棋局作为训练数据，仅靠自我对弈，模型就能学会围棋，甚至这样训练出的模型，比喂人类棋谱的 AlphaGo 更强大。

在此之后，围棋变成了比谁更像 AI 的游戏，因为 AI 的棋力已经超越了人类的认知范围。所以，想要超越人类，必须让模型摆脱人类经验、好恶判断（哪怕是来自最强人类的经验也不行）的限制，只有这样才能让模型能够自我博弈，真正超越人类的束缚。

AlphaGo 击败李世石引发了狂热的 AI 浪潮，从 2016 到 2020 年，巨额的 AI 经费投入最终收获的成果寥寥无几。数得过来的的可能只有人脸识别、语音识别和合成、自动驾驶、对抗生成网络等——但这些都算不上超越人类的智能。

为何如此强大的超越人类的能力，却没有在其他领域大放异彩？人们发现，围棋这种规则明确、目标单一的封闭空间游戏最适合强化学习，现实世界是个开放空间，每一步都有无限种可能，没有确定的目标（比如“赢”），没有明确的成败判定依据（比如占据棋盘更多区域），试错成本也很高，自动驾驶一旦出错后果严重。

AI 领域冷寂了下来，直到 ChatGPT 的出现。

ChatGPT 改变世界

ChatGPT 被 The New Yorker 称为网络世界的模糊照片（ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web[^3]），它所做的只是把整个互联网的文本数据送进一个模型，然后预测下一个字是什_

这个字最有可能是“么”。

一个参数量有限的模型，被迫学习几乎无限的知识：过去几百年不同语言的书籍、过去几十年互联网上产生的文字，所以它其实是在做信息压缩：将不同语言记载的相同的人类智慧、历史事件和天文地理浓缩在一个模型里。

科学家惊讶地发现：在压缩中产生了智能。

我们可以这么理解：让模型读一本推理小说，小说的结尾“凶手是_”，如果 AI 能准确预测凶手的姓名，我们有理由相信它读懂了整个故事，即它拥有“智能”，而不是单纯的文字拼贴或死记硬背。

让模型学习并预测下一个字的过程，被称之为预训练（Pre-Training），此时的模型只能不断预测下一个字，但不能回答你的问题，要实现 ChatGPT 那样的问答，需要进行第二阶段的训练，我们称之为监督微调（Supervised Fine-Tuning， SFT），此时需要人为构建一批问答数据，例如：

# 例子一人类：第二次世界大战发生在什么时候？AI：1939年 # 例子二人类：请总结下面这段话．．．．{xxx}AI：好的，以下是总结：xxx

值得注意的是，以上这些例子是人工构造的，目的是让 AI 学习人类的问答模式，这样当你说“请翻译这句：xxx”时，送给 AI 的内容就是

人类：请翻译这句：{xxx}AI：

你看，它其实仍然在预测下一个字，在这个过程中模型并没有变得更聪明，它只是学会了人类的问答模式，听懂了你在要求它做什么。

这还不够，因为模型输出的回答有时好、有时差，有些回答还涉及种族歧视、或违反人类伦理（“如何抢银行？”），此时我们需要找一批人，针对模型输出的几千条数据进行标注：给好的回答打高分、给违反伦理的回答打负分，最终我们可以用这批标注数据训练一个奖励模型，它能判断模型输出的回答是否符合人类偏好。

我们用这个奖励模型来继续训练大模型，让模型输出的回答更符合人类偏好，这个过程被称为通过人类反馈的强化学习（RLHF）。

总结一下：让模型在预测下一个字的过程中产生智能，然后通过监督微调来让模型学会人类的问答模式，最后通过 RLHF 来让模型输出符合人类偏好的回答。

这就是 ChatGPT 的大致思路。

大模型撞墙

OpenAI 的科学家们是最早坚信压缩即智能的那批人，他们认为只要使用更海量优质的数据、在更庞大的 GPU 集群上训练更大参数量的模型，就能产生更大的智能，ChatGPT 就是在这样的信仰之下诞生的。Google 虽然做出了 Transformer，但他们无法进行创业公司那样的豪赌。

DeepSeek V3 和 ChatGPT 做的事差不多，因为美国 GPU 出口管制，聪明的研究者被迫使用了更高效的训练技巧（MoE/FP8），他们也拥有顶尖的基础设施团队，最终只用了 550 万美元就训练了比肩 GPT-4o 的模型，后者的训练成本超过 1 亿美元。

但本文重点是 R1。

这里想说的是，人类产生的数据在 2024 年底已经被消耗殆尽了，模型的尺寸可以随着 GPU 集群的增加，轻易扩大 10 倍甚至 100 倍，但人类每一年产生的新数据，相比现有的几十年、过去几百年的数据来说，增量几乎可以忽略不计。而按照 Chinchilla 扩展定律（Scaling Laws）：每增加一倍模型大小，训练数据的数量也应增加一倍。

这就导致了预训练撞墙的事实：模型体积虽然增加了 10 倍，但我们已经无法获得比现在多 10 倍的高质量数据了。GPT-5 迟迟不发布、国产大模型厂商不做预训练的传闻，都和这个问题有关。

RLHF 并不是 RL

另一方面，基于人类偏好的强化学习（RLHF）最大的问题是：普通人类的智商已经不足以评估模型结果了。在 ChatGPT 时代，AI 的智商低于普通人，所以 OpenAI 可以请大量廉价劳动力，对 AI 的输出结果进行评测：好/中/差，但很快随着 GPT-4o/Claude 3.5 Sonnet 的诞生，大模型的智商已经超越了普通人，只有专家级别的标注人员，才有可能帮助模型提升。

且不说聘请专家的成本，那专家之后呢？终究有一天，最顶尖的专家也无法评估模型结果了，AI 就超越人类了吗？并不是。AlphaGo 对李世石下出第 19 手棋，从人类偏好来看，这步棋绝不可能赢，所以如果让李世石来做人类反馈（Human Feedback， HF）评价 AI 的这步棋，他很可能也会给出负分。这样，AI 就永远无法逃出人类思维的枷锁。

你可以把 AI 想象成一个学生，给他打分的人从高中老师变成了大学教授，学生的水平会变高，但几乎不可能超越教授。RLHF 本质上是一种讨好人类的训练方式，它让模型输出符合人类偏好，但同时它扼杀了超越人类的可能性。

所以我才说，RLHF 并不是 RL，最近 Andrej Karpathy 也发表了类似的看法[^4]。

OpenAI 的解法

丹尼尔·卡尼曼在《思考快与慢》里提出，人脑对待问题有两种思考模式：一类问题不经过脑子就能给出回答，也就是快思考，一类问题需要类似围棋的长考才能给出答案，也就是慢思考。

既然训练已经到头了，那可否从推理，也就是给出回答的时候，通过增加思考时间，从而让回答质量变好呢？这其实也有先例：科学家很早就发现，给模型提问时加一句：“让我们一步一步思考”（“Let‘s think step by step”），可以让模型输出自己的思考过程，最终给出更好的结果，这被称为思维链（Chain-of-Thought， CoT）。

2024 年底大模型预训练撞墙后，使用强化学习（RL）来训练模型思维链成为了所有人的新共识。这种训练极大地提高了某些特定、客观可测量任务（如数学、编码）的性能。它需要从普通的预训练模型开始，在第二阶段使用强化学习训练推理思维链，这类模型被称为 Reasoning 模型，OpenAI 在 2024 年 9 月发布的 o1 模型以及随后发布的 o3 模型，都是 Reasoning 模型。

不同于 ChatGPT 和 GPT-4/4o，在 o1/o3 这类 Reasoning 模型的训练过程中，人类反馈已经不再重要了，因为可以自动评估每一步的思考结果，从而给予奖励/惩罚。Anthropic 的 CEO 在昨天的文章中[^5]用转折点来形容这一技术路线：存在一个强大的新范式，它处于 Scaling Law 的早期，可以快速取得重大进展。

虽然 OpenAI 并没有公布他们的强化学习算法细节，但最近 DeepSeek R1 的发布，向我们展示了一种可行的方法。

DeepSeek R1-Zero

我猜 DeepSeek 将自己的纯强化学习模型命名为 R1-Zero 也是在致敬 AlphaZero，那个通过自我对弈、不需要学习任何棋谱就能超越最强棋手的算法。

要训练慢思考模型，首先要构造质量足够好的、包含思维过程的数据，并且如果希望强化学习不依赖人类，就需要对思考的每一步进行定量（好/坏）评估，从而给予每一步思考结果奖励/惩罚。

正如上文所说：数学和代码这两个数据集最符合要求，数学公式的每一步推导都能被验证是否正确，而代码的输出结果以通过直接在编译器上运行来检验。

举个例子，在数学课本中，我们经常看到这样的推理过程：

<思考> 设方程根为x，两边平方得： x² = a - √（a+x） 移项得： √（a+x） = a - x² 再次平方：（a+x） = （a - x²）² 展开： a + x = a² - 2a x² + x⁴ 整理： x⁴ - 2a x² - x + （a² - a） = 0思考><回答>x⁴ - 2a x² - x + （a² - a） = 0回答>

上面这段文本就包含了一个完整的思维链，我们可以通过正则表达式匹配出思考过程和最终回答，从而对模型的推理结果进行定量评估。

和 OpenAI 类似，DeepSeek 的研究者基于 V3 模型，在数学和代码这两类包含思维链的数据上进行了强化学习（RL）训练，他们创造了一种名为 GRPO（Group Relative Policy Optimization）的强化学习算法，最终得到的 R1-Zero 模型在各项推理指标上相比 DeepSeek V3 显著提升，证明仅通过 RL 就能激发模型的推理能力。

这是另一个 AlphaZero 时刻，在 R1-Zero 的训练过程，完全不依赖人类的智商、经验和偏好，仅靠 RL 去学习那些客观、可测量的人类真理，最终让推理能力远强于所有非 Reasoning 模型。

但 R1-Zero 模型只是单纯地进行强化学习，并没有进行监督学习，所以它没有学会人类的问答模式，无法回答人类的问题。并且，它在思考过程中，存在语言混合问题，一会儿说英语、一会儿说中文，可读性差。所以 DeepSeek 团队：

先收集了少量高质量的 Chain-of-Thought（CoT）数据，对 V3 模型进行初步的监督微调，解决了输出语言不一致问题，得到冷启动模型。

然后，他们在这个冷启动模型上进行类似 R1-Zero 的纯 RL 训练，并加入语言一致性奖励。

最后，为了适应更普遍、广泛的非推理任务（如写作、事实问答），他们构造了一组数据对模型进行二次微调。

结合推理和通用任务数据，使用混合奖励信号进行最终强化学习。

这个过程大概就是：

监督学习（SFT） -> 强化学习（RL） -> 监督学习（SFT） -> 强化学习（RL）

经过以上过程，就得到了 DeepSeek R1。

DeepSeek R1 给世界的贡献是开源世界上第一个比肩闭源（o1）的 Reasoning 模型，现在全世界的用户都可以看到模型在回答问题前的推理过程，也就是“内心独白”，并且完全免费。

更重要的是，R1-Zero向研究者们揭示了 OpenAI 一直在隐藏的秘密：强化学习可以不依赖人类反馈，纯 RL 也能训练出最强的 Reasoning 模型。所以在我心目中，R1-Zero 比 R1 更有意义。

对齐人类品味 VS 超越人类

几个月前，我读了 Suno 和 Recraft 创始人们的访谈[^6][^7]，Suno 试图让 AI 生成的音乐更悦耳动听，Recraft 试图让 AI 生成的图像更美、更有艺术感。读完后我有一个朦胧的感觉：将模型对齐到人类品味而非客观真理，似乎就能避开真正残酷的、性能可量化的大模型竞技场。

每天跟所有对手在 AIME、SWE-bench、MATH-500 这些榜单上竞争多累啊，而且不知道哪天一个新模型出来自己就落后了。但人类品味就像时尚：不会提升、只会改变。Suno/Recraft 们显然是明智的，他们只要让行业内最有品味的音乐人和艺术家们满意就够了（当然这也很难），榜单并不重要。

但没有客观真理作为Benchmark的坏处也很明显：你的努力和心血带来的效果提升也很难被量化，比如，Suno V4 真的比 V3.5 更好吗？我的经验是 V4 只是音质提升了，创造力并没有提升。并且，依赖人类品味的模型注定无法超越人类：如果 AI 推导出一个超越当代人类理解范围的数学定理，它会被奉为上帝，但如果 Suno 创造出一首人类品味和理解范围外的音乐，在普通人耳朵里听起来可能就只是单纯的噪音。

对齐客观真理的竞争痛苦但让人神往，因为它有超越人类的可能。

对质疑的一些反驳

DeepSeek 的 R1 模型，是否真的超越了 OpenAI？

从指标上看，R1 的推理能力超越了所有的非 Reasoning 模型，也就是 ChatGPT/GPT-4/4o 和 Claude 3.5 Sonnet，与同为 Reasoning 模型的 o1接近，逊色于 o3，但 o1/o3 都是闭源模型。

很多人的实际体验可能不同，因为 Claude 3.5 Sonnet 在对用户意图理解上更胜一筹。

DeepSeek 会收集用户聊天内容用于训练

错。很多人有个误区，认为类似 ChatGPT 这类聊天软件会通过收集用户聊天内容用于训练而变得更聪明，其实不然，如果真是这样，那么微信和 Messenger 就能做出世界上最强的大模型了。

相信你看完这篇文章之后就能意识到：大部分普通用户的日常聊天数据已经不重要了。RL 模型只需要在非常高质量的、包含思维链的推理数据上进行训练，例如数学和代码。这些数据可以通过模型自己生成，无需人类标注。因此做模型数据标注的公司 Scale AI 的 CEO Alexandr Wang 现在很可能正如临大敌，未来的模型对人类标注需求会越来越少。

DeepSeek R1 厉害是因为偷偷蒸馏了 OpenAI 的模型

错，R1 最主要的性能提升来自强化学习，你可以看到纯 RL、不需要监督数据的 R1-Zero 模型在推理能力上也很强。而 R1 在冷启动时使用了一些监督学习数据，主要是用于解决语言一致性问题，这些数据并不会提升模型的推理能力。

另外，很多人对蒸馏有误解：蒸馏通常是指用一个强大的模型作为老师（Teacher），将它的输出结果作为一个参数更小、性能更差的学生（Student）模型的学习对象，从而让学生模型变得更强大，例如 R1 模型可以用于蒸馏 LLama-70B，蒸馏的学生模型性能几乎一定比老师模型更差，但 R1 模型在某些指标性能比 o1 更强，所以说 R1 蒸馏自 o1 是非常愚蠢的。

我问 DeepSeek 它说自己是 OpenAI 的模型，所以它是套壳的。

大模型在训练时并不知道当前的时间，自己究竟被谁训练、训练自己的机器是 H100 还是 H800，X 上有位用户给出了精妙的比喻[^8]：这就像你问一个 Uber 乘客，他坐的这辆车轮胎是什么品牌，模型没有理由知道这些信息。

一些感受

AI 终于除掉了人类反馈的枷锁。DeepSeek R1-Zero 展示了如何使用几乎不使用人类反馈来提升模型性能的方法，这是它的 AlphaZero 时刻。很多人曾说“人工智能，有多少人工就有多少智能”，这个观点可能不再正确了。如果模型能根据直角三角形推导出勾股定理，我们有理由相信它终有一天，能推导出现有数学家尚未发现的定理。

写代码是否仍然有意义？我不知道。今早看到 Github 上热门项目 llama.cpp，一个代码共享者提交了 PR，表示他通过对 SIMD 指令加速，将 WASM 运行速度提升 2 倍，而其中 99%的代码由 DeepSeek R1 完成[^9]，这肯定不是初级工程师级别的代码了，我无法再说 AI 只能取代初级程序员。

当然，我仍然对此感到非常高兴，人类的能力边界再次被拓展了，干得好 DeepSeek！它是目前世界上最酷的公司。

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责任编辑：何俊熹

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