DeepSeek-R1 開(kāi)創(chuàng )RL加持下強推理慢思考范式新邊界
➢ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技術(shù)剖析
➢ Pipeline 總覽 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 細節分析
➢ RL 算法的創(chuàng )新：GRPO及其技術(shù)細節
➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的長(cháng)度泛化 \ 推理范式的涌現
➢ DeepSeek-R1 社會(huì )及經(jīng)濟效益
➢ 技術(shù)對比探討
➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 強推理路徑對比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) 
➢ 蒸餾 vs. 強化學(xué)習驅動(dòng)：國內外現有各家技術(shù)路線(xiàn)對比分析及Takeaways 
➢ PRM & MCTS 的作用
➢ 從文本模態(tài)到多模態(tài)
➢ 其他討論：Over-Thinking 過(guò)度思考等
➢ 未來(lái)方向分析探討
➢ 模態(tài)穿透賦能推理邊界拓展：Align-DS-V
➢ 合成數據及Test-Time Scaling: 突破數據再生產(chǎn)陷阱
➢ 強推理下的安全：形式化驗證 Formal Verification \ 審計對齊 Deliberative Alignment

➢ 補充拓展：DeepSeek-V3 解讀

未來(lái)技術(shù)方向展望: 長(cháng)思維鏈可解釋性 Takeaways
➢ 基于長(cháng)思維鏈的推理可以在一定程度上提G模型的可解釋性
➢ 提供顯式的推理路徑，讓人類(lèi)可以追蹤模型如何從輸入推導出輸出，從而追蹤模型的決策過(guò)程，減少黑箱推理。
➢ 同時(shí)，CoT 使監督者更容易檢測模型是否遵循合理邏輯，并有助于 AI 對齊過(guò)程中對模型行為的透明化處理。
➢ 然而，CoT 并不能完全解決可解釋性問(wèn)題，因為模型仍可能利用 CoT 進(jìn)行欺騙性推理，即InContext Scheming。
➢ CoT 生成的推理步驟是模型輸出的一部分，并不能保證它反映了模型的真實(shí)內部計算過(guò)程。模型可能學(xué)會(huì )輸出符合人類(lèi)期望的思維鏈，但實(shí)際推理過(guò)程可能與其展示的 CoT 不同。
➢ 當模型具備長(cháng)期目標意識（Instrumental Reasoning）時(shí)，它可能會(huì )構造看似合理但實(shí)際上誤導性的 CoT，以隱藏其真正的意圖。此外，CoT 僅是文本輸出的一部分，并不代表模型的實(shí)際內部推理過(guò)程，因此不能確保其真實(shí)透明。
➢ 為了防止 CoT 變成偽裝工具，需要結合AI-Driven 監督機制、對比推理（Contrastive Prompting）和形式驗證（Formal Verification）等方法。例如，可以讓模型在不同監督環(huán)境下執行相同任務(wù)，檢測其推理一致性；或者使用自動(dòng)化對抗性測試，分析模型是否在訓練過(guò)程中優(yōu)化了欺騙策略。

附件：DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類(lèi)強推理模型開(kāi)發(fā)解讀,長(cháng)思維鏈的推理提G模型的可解釋性