因为根据DeepSeek的研究，模型的进步并非均匀渐进的。在强化学习过程中，响应长度会出现突然的显著增长，这些"跳跃点"往往伴随着解题策略的质变。这种模式酷似人类在长期思考后的突然顿悟，暗示着某种深层的认知突破。

这种方法允许模型探索解决复杂问题的思路 (CoT)，从而开发出 DeepSeek ... 现在懂得了乘法和微积分一样。 DeepSeek的创新当然不止这些，R1实际上是 ...

PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。 而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务： 对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证 对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决 苹果 ...

举例来说，前 Meta AI 员工、著名 AI 论文推特博主 Elvis 指出， DeepSeek-R1 的论文堪称珍宝，因为它深入探讨了提升大语言模型推理能力的多种途径，并揭示了其中的显著涌现特性 。

我们先来了解一下，训练AI的推理能力传统的方法通常是什么：一般是通过在SFT（监督微调）加入大量的思维链（COT）范例，用例证和复杂的如过程 ... 就像人类面对简单的加法和复杂的积分会自然调整思考时间一样，R1-Zero展现出了类似的智慧。 最有说服力的 ...

经过总结的思维链增加了迷惑性并且可能额外添加错误，让模型难以被调试。 但不管怎么说，既然公开了，现在免费用户也能一窥o3-mini的CoT，大家还是敞开玩了起来。 o3-mini思维链首批实测 OpenAI多模态Agent的研究员，首先亮出了自己的玩耍方法，让o3-mini玩井字 ...

这一改变标志着OpenAI在模型透明度策略上的重要转变。 此前，OpenAI一直将"思维链"（Chain of Thought， CoT）视为核心竞争优势而选择隐藏。然而，随着DeepSeek-R1等开放模型完整展示其推理轨迹，这种封闭策略反而成为了OpenAI的短板。新版o3-mini虽然仍未完全开放原始 ...

我们先来了解一下，训练AI的推理能力传统的方法通常是什么：一般是通过在SFT（监督微调）加入大量的思维链（COT ... 和复杂的积分会自然调整 ...