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一觉醒来，中国和全世界都沉默了，万万没想到，梁文锋又一次刷新了世界记录。【踏平坎坷，梁文锋的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上国际顶级学术期刊Nature的封面】近日。你敢信吗？这可是Nature第一次把大模型论文放上封面！更牛的是，DeepSeek-R1是全球首个闯过同行评审大关的主流大语言模型——以前那些吹得天花乱坠的AI，要么躲着不接受学术检验，要么数据偷偷摸摸不敢公开。梁文锋团队这次直接甩出64页评审文件，连训练数据里可能混了GPT-4生成内容都老老实实写清楚，这种底气在AI圈太少见了！说出来你可能不信，这模型最狠的不是成绩多牛，是它学会了自己“刷题”。传统大模型得靠人类喂标准答案，就像小学生抄作业；但DeepSeek-R1靠“纯强化学习”自己试错，做对题就给奖励，做错了就复盘，活生生把数学基准测试分数刷到79.8%，比GPT-4高出一大截。团队里的工程师说，为了调那个“奖励模型”参数，梁文锋带着大伙在服务器机房连续熬了48小时，监控屏上跳动的损失值比股票K线还让人揪心。这种让AI自己进化的思路，直接把训练成本砍到了29.4万美元，连OpenAI零头都不到！别以为这是小打小闹，Nature用“里程碑”三个字评价这事，背后藏着大学问。你知道吗？现在AI圈吹牛皮成风，好多模型号称“超越人类”，结果连基本的逻辑题都做不对。梁文锋偏不搞这套，主动要求最严格的同行评审——评审专家拿着放大镜挑了半年毛病，从数据污染到推理漏洞问了个遍。团队硬是一条条改，把拟人化描述全删了，还公开了去污染措施的代码。这种较真劲儿，难怪论文一发表，HuggingFace上的下载量直接冲破1090万次，全球研究者都疯了似的扒代码学习！最让人叫绝的是它的“性价比”。别人训练个大模型动辄烧几十亿美元，梁文锋团队用600多万美元就搞定了全套研发。秘诀就在那个GRPO算法上，不用复杂的批判模型，靠群体优势估计就能优化推理策略，相当于让AI自己当自己的老师。效果呢？在数学竞赛题上，R1-Zero版本拿了71%的正确率，直接追平OpenAI的顶级模型O1。更妙的是开源策略，现在全世界开发者都能用它的22万条推理数据训练小模型，这才是真的把技术门槛给砸矮了！当然质疑声也没断过。有人说“开源会不会泄露核心技术”，但梁文锋团队早想明白了——最新的V3.1版本都用上混合推理架构了，模型能自己决定啥时候该深入思考，啥时候该快速回答，这种动态调整能力，靠抄代码根本学不会。还有人揪着“数据里有GPT-4痕迹”不放，可人家早就声明是无心之失，还加了专门的过滤机制，这种坦荡可比某些藏着掖着的大厂强多了！这事儿最打动人的，是它打破了“AI研究只能靠烧钱”的迷信。梁文锋团队证明了，只要方法对路，小团队也能做出世界级成果。现在全球AI圈都在讨论，这种“纯强化学习+严格评审”的模式会不会成为新规矩？那些靠PPT融资的伪创新，以后怕是混不下去了。各位读者你们怎么看?欢迎在评论区讨论。

一觉醒来，中国和全世界都沉默了，万万没想到，梁文锋又一次刷新了世界记录。世界都被梁文锋和他的DeepSeek-R1推理模型给震住了！这篇论文登上国际顶级期刊Nature封面，成为首个登《自然》封面的AI研究，这含金量直接拉满！用纯强化学习训练，200万人民币、512张显卡、80个小时，就“养”出了660亿参数的“巨兽”，把那些烧千万美元的巨头衬得黯然失色。八位专家评审，《自然》喊话所有AI公司学它接受审查，那些吹嘘的演示和排行榜在科学验证面前原形毕露。它在数学竞赛、编程上大杀四方，还会“顿悟”。开源社区直接沸腾，下载量、星标数疯涨。不过它也有不足，中英文输出可读性差，安全评估中等。梁文锋用行动证明中国AI不只会跟随。别人开发布会刷榜时，他们默默走学术路完成跃迁。V3.1版本已向智能体开发进军，国产芯片适配也在推进，中国AI换道超车进行时！大家觉得这对中国AI发展意味着什么？快来评论区聊聊！

全球都惊呆了！西方科技圈坐不住了！梁文峰又一次历史性突破！梁文锋论文登上《Nature》封面，历史性突破！梁文锋论文登上《Nature》封面，文章正面回应蒸馏质，《Nature》给出高度评价：空白“终于被Deepseek打破”Deepseek推动了中国语言大模型的应用，如果不是它大家都在翻墙吧。个人觉得梁文锋绝对到达教授水平，可以推荐授予院士称号，比那些院士强多了！

又双叒叕上封面了梁文锋再创人类极限全球陷入震撼性寂静原来是来自浙江大学梁文锋领衔的DeepSeek团队取得了重大突破，其研发的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上国际顶级学术期刊《自然》（Nature）的封面，引发全球学界与科技界的广泛关注。Nature杂志社给予了高度评价：这一研究工作打破了主流大模型未经独立同行评审的空白。是不是认为这么牛的人只怕是名门望族出身？错，他出生于广东湛江的一个普通农村家庭，凭借着高考状元身份考入淅江大学。他刻苦学习，以优异成绩考取研究生，并师从姚期智，成为他门下得意弟子之一。俗话说：“三百六十行，行行出状元”。然而这个状元可不是普通的状元，他用自己的非凡毅力和非凡智慧，在大模型领域取得了重大突破。这不仅是梁文锋个人的荣耀，更是中国AI领域在国际舞台上的一次高光时刻，标志着中国在大模型基础研究方面已经达到世界领先水平。你对梁文锋的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上《自然》封面有什么看法呢？是看好其未来的应用前景，还是对其中某些技术细节或发展方向心存疑虑？欢迎一起讨论，共同探索AI技术的无限可能！

一觉醒来梁文锋登《Nature》封面农村出身的他凭啥打破全球空白？梁文锋团队的DeepSeek-R1推理模型论文，竟登上国际顶刊《Nature》封面这还是全球首个过“同行评审”的主流大模型“同行评审”就是让全球顶尖专家挑错，能过审相当于给成果盖了权威章而梁文锋出身广东湛江农村，是浙大高考状元，没留过学带着一群中国伙伴死磕技术，代码改到凌晨、方案推翻十几次才成他让我们看到本土团队也能站上世界科研顶端有人说这是“天才爆发”，可我看到的是一群普通人把“不可能”啃成“可能”。

一觉醒来，中国和全世界都沉默了，万万没想到，梁文锋又一次刷新了世界记录。​他担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际顶级学术期刊Nature封面了！​这是全球首个获同行评审的大模型！也是全球首个“同行评审”主流大模型！这消息一传开，整个AI圈都炸了。以往，大模型研究虽热闹，但大多是企业自己吆喝，没有经过权威学术认证。DeepSeek-R1这次登上Nature封面，就像给大模型研究领域立了个标杆，让大家看到了严谨科研的力量。先说说这模型的厉害之处。传统大模型训练，依赖人工标注数据来引导推理，成本高还效率低。DeepSeek-R1却另辟蹊径，用强化学习让模型自己摸索推理策略。就像教孩子做题，以前是大人一步步教，现在是让孩子自己尝试，找到解题思路，效果还出奇地好。在数学竞赛、编程测试里，DeepSeek-R1的表现远超同类模型，解题准确率飙升。再看成本，DeepSeek-R1的训练费用低得惊人。据公开资料，整个训练成本加起来也就几百万美元，和OpenAI、谷歌那些动辄数千万美元的投入相比，简直是“白菜价”。花小钱办大事，这性价比，谁看了不眼红？当然，质疑声也有。一开始，有人怀疑DeepSeek-R1用了OpenAI模型蒸馏，这就好比抄袭别人作业。好在团队正面回应，数据来源都是互联网，虽可能有GPT-4生成的内容，但绝非有意，更没专门蒸馏。还详细说明了训练流程，打消大家的疑虑。这次论文登上Nature封面，对中国AI发展意义重大。过去，在国际AI舞台上，中国团队大多是追赶者。如今，DeepSeek-R1让世界看到中国AI的创新实力。这不仅是梁文锋和团队的荣誉，更是中国AI科研水平的一次高光时刻。而且，论文经过8位外部专家严格评审，上百条意见逐一回应，过程公开透明。这给AI研究做了示范，让大家明白，好的科研成果不怕scrutiny（审查），越严格的检验，越能证明价值。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

刘亦菲转发了9.18仼务博​​​

丁禹兮能不能替我上两天学丁禹兮的少年气太戳人了，白衬衫加清爽发型，往那一站就是校园剧男主！一想到开学要赶早八、写论文，就超想让他替我去上两天学，有这样的“代班”，连上课都成了期待​​​

这回不仅杨某媛没想到​或许就连武大也没想到吧！他们本以为撤下杨某媛的知网论文就万事大吉了，殊不知就算撤下杨某媛的知网论文也无济于事。​因为广大网友真的太给力了，在他们撤下论文之前，杨某媛的那篇论文已经被下载了高达31万次！31万次是什么概念？普通硕士论文下载量能过千就不错了，顶尖学者的核心论文，年下载量也未必能到这个数。这数字背后，是网友对“学术公平”的较真，不是瞎凑热闹。有人说“撤了就翻篇”，可网友不这么想。学术圈最讲究“痕迹”，一篇论文从选题到发表，要经过导师指导、查重、外审，哪一步出了问题，不是撤稿就能抹掉的。更有意思的是，不少网友把下载的论文存进了云盘，还自发整理了论文里的疑点。有高校老师私下说，单看论文结构，就和同领域成熟成果高度相似，这才是大家追着问的关键。武大这次的操作，反而显得心虚。正常学术争议，该走核查流程，出个公开说明，而不是一撤了之。网友要的不是“息事宁人”，是一句清楚的“为什么”，撤稿算哪门子回应？学术公平是底线，谁都碰不得。网友下载31万次，不是要针对某个人，是怕“学术放水”坏了规矩。多少普通学生熬夜改论文、反复做实验，凭什么有人能轻易跨过这些门槛？现在网上还流传着论文的截图和片段，有人逐段对比文献，有人分析数据逻辑。这些自发的“民间核查”，比单纯的指责更有力量，因为它戳中了学术圈最该守护的“真实”。撤稿不是终点，是起点。31万次下载已经说明，网友不会让争议轻易过去。武大要是还抱着“冷处理”的想法，只会让更多人追问：这篇论文到底有没有问题？学术审核环节出了什么疏漏？各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

清华唐杰团队让大模型打牌大模型玩斗地主惯蛋清华唐杰团队新论文：大语言模型（LLM）能不能像AlphaGo那样，玩复杂纸牌游戏？团队挑了八个游戏，包括斗地主、掼蛋、麻将、德扑、UNO等，用高质量数据对模型进行微调，看它能不能学会这些规则复杂的卡牌。结论还挺有意思：-只要数据好，LLM确实能学会这些游戏，甚至打得不比传统AI差；-不同游戏一起学也没问题，像斗地主和掼蛋这种相似玩法还能互相参考；-但如果把麻将、UNO这种机制差很多的游戏混在一起训练，模型反而会“晕”；-学会打牌之后，模型在常规任务上的能力（比如数学、编程）会下降，但加点通用训练数据又能拉回来。研究中最关键的一点，是LLM不需要为每个游戏设计专属架构，靠数据微调就能上手，这跟之前围棋AI需要定制网络不大一样。不过，这篇论文也引发了一些质疑。声音主要集中在论文含金量方面【图2】。但不管怎么说，这篇论文展示了一种新的思路：LLM能否成为通用策略代理（generalstrategicagent），如果LLM连斗地主都能玩明白，也许未来能搞定更多复杂决策任务。论文地址：arxiv.org/abs/2509.01328