2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报
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《DeepSeek - R1 \ Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告》聚焦于大语言模型的强推理能力开发，深入探讨了DeepSeek - R1、Kimi 1.5等模型的技术细节、应用效果及未来发展方向。
1. 模型技术创新：DeepSeek - R1开创了RL加持下的强推理慢思考范式，其Zero版本无需监督微调，依靠基于规则的奖励和大规模强化学习，展现出强大的推理能力和长文本思考能力，在数学、代码、知识问答等任务上表现卓越。例如，在AIME2024上取得79.8%的成绩，超越部分OpenAI模型。
2. 训练算法优化：采用组相对策略优化（GRPO）算法，通过构建模型输出群组估计基线，降低RL训练计算成本，提升训练稳定性。与传统PPO算法相比，GRPO简化了优势值计算，避免了使用与策略模型大小相同的评论模型。
3. 多模型对比分析：对比Kimi K1.5，二者都关注RL方法提升，但Kimi K1.5从In - Context RL出发，直接训练模型approximate Planning过程；DeepSeek - R1则从纯RL入手，利用GRPO和基于规则的奖励激活模型能力。同时，还探讨了STaR - based方法与纯RL方法、蒸馏与强化学习的差异，指出强化学习在学习推理规律和泛化性上更具优势。
4. 多模态拓展探索：多模态场景有望进一步提升强推理能力，但也面临诸多挑战，如传统奖励机制难以捕捉多元偏好、模态交互复杂等。为此提出从语言反馈中学习（LLF）等方法，实现更准确的人类偏好对齐，拓展智能边界。
5. 未来发展展望：未来技术方向包括长思维链可解释性、模态扩展与穿透、强推理赋能Agentic发展、模型监管和安全保证等。例如，通过形式化验证和审计对齐，提升模型可靠性和安全性，确保模型行为符合人类意图。
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