100天前，DeepSeek团队发布了「推理大模型」DeepSeek-R1。这个模型不仅能回答问题，还能像人类一样一步步「写草稿」「验算」「纠错」，比如解数学题时先列公式再计算，写代码时边写边检查。这种「显式推理」能力让它迅速成为AI圈的焦点。
论文：100 Days After DeepSeek-R1: A Survey on Replication Studies and More Directions for Reasoning Language Models
链接：https://arxiv.org/pdf/2505.00551
但DeepSeek-R1的技术细节并未完全开源，于是全球研究团队开启了「复现竞赛」——用公开数据和算法，尝试复刻它的能力。这篇论文就像一份「复现攻略」，总结了100天来的经验，还画出了未来的技术地图。
推理大模型的本质是「让AI学会思考」，而不仅是「背诵答案」。
概念：推理大模型 VS 普通大模型
普通大模型（比如ChatGPT）像「速记员」：你问它问题，它直接输出答案，但中间过程是「黑箱」。而推理大模型更像「学霸」：解题时会展示完整的思考步骤，比如：
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自我验证：算完结果后反向检查 -
多步推导：拆解复杂问题为小步骤 -
反思纠错：发现错误后重新尝试
这种能力对数学、编程、逻辑题尤其重要。比如解方程时，模型可能会先写「设未知数为x」，再列出方程，最后验算答案是否正确。
复现研究的两大方法
一：监督微调（SFT）
监督微调的核心是让模型学习高质量「解题范例」。比如：
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数据从哪来：从数学竞赛题、代码题中筛选，再用DeepSeek-R1生成「标准答案」 -
关键操作：去重、过滤错误、难度分级（参考下表的数据集统计） 
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效果对比：某些团队用仅1千条精选数据，就能达到不错效果 
冷知识：数据质量比数量更重要！某些团队发现，加入「非推理类数据」（比如写作、角色扮演）能提升模型通用性。
二：强化学习（RLVR）
如果说SFT是「背答案」，RLVR就是「模拟考试」：模型生成多个答案，根据得分（奖励）调整策略。关键设计包括：
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奖励规则：答案正确性、格式规范性（比如代码是否可执行） -
算法优化：PPO、GRPO等算法改进（公式见下文） -
动态采样：自动筛选「错题」重点训练
公式亮点：GRPO算法的核心是「组内奖励标准化」，避免模型被极端分数带偏：
（即把同一问题的多个答案奖励，减去平均值再除以标准差，让模型关注相对优劣）
关键发现：小模型也能逆袭？
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数据质量：过滤「太简单」和「超纲题」，保留中等难度最有效 -
模型大小：7B小模型+RL训练可接近32B模型性能 
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训练技巧：逐步增加生成长度（比如从8k到32k token），让模型适应复杂推理
反直觉结论：加入KL散度约束（防止模型偏离初始状态）反而可能限制性能！
未来方向
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安全风险：过度推理可能导致「废话文学」或绕过安全限制（比如生成恶意代码） -
多模态推理：让模型结合图像、语音等多模态信息（比如解几何题时「看图纸」） -
低成本训练：用偏好优化（DPO）替代复杂强化学习，降低算力需求
最后论文甚至提到用RL训练模型「写诗」和「设计排序算法」，AI的创造力边界正在拓宽！
（文：机器学习算法与自然语言处理）