DeepSeek 叕赢了大牛网，这回它登上了《自然》杂志的封面！
画面中的立方体代表着电子神经元，也就是我们常说的“大模型参数”，每个神经元都在向着深层次方向探索。红色的线代表关键的核心信号，而白色的线则意味着发散的探索。最终，所有的探索都会变成电子神经元之间的链接，最终完成对问题答案的探索。下面的文字突出了一个关键词：“SELF-HELP”，也就是“自学”，“Reinforcement learning teaches AI model to improve itself”的意思则是：强化学习教会人工智能模型自我提升。不理解这句话没关系，后文中有大白话的解读。
DeepSeek经历了几次爆火之后，已经成了连老妈都熟悉的大众词汇。这回登上《自然》杂志的封面，大家的第一反应就是：“遥遥领先”以及“厉害了我的国！”
不过别着急庆祝，如果你想知道DeepSeek为啥遥遥领先，以及领先在什么地方，那就把本文看完。全文大白话，包你一看看就懂。
DeepSeek填补行业空白
在《自然》杂志的官方评论里，有一个词被反复强调了很多遍。这个词不是“性能强大”，也不是“技术突破”，而是听起来平平无奇的“同行评审”。
《自然》杂志说：目前所有主流的大模型都没有经过独立的同行评审，而 DeepSeek 填补了这项行业空白。
这就怪了。AI 领域日新月异，GPT 都更新到第 5 代了，同行评审就是让你把成果拿给行业专家看看，怎么还能轮到后起之秀的 DeepSeek 来打破空白呢？难道，过去这些年，全世界的 AI 巨头们，都是在王婆卖瓜的吗？
嘿嘿，还真让你说对了。
这个同行评审机制，就像是科学圈儿里的“质监局”。任何一项新的科学发现，想要获得公认，就必须把所有的实验方法、数据、推导过程，毫无保留地交给同行去匿名审查。
要知道，同行是冤家这话可不是白说的，这些同行专家可不想你轻松获得荣誉，他们恨不得你翻车。所以，同行评审往往是一个拿着显微镜挑刺的过程。实验设计不严谨啊，实验创新性不够啊，实验数据不完整啊……反正各种问题全能给你挑出来。
当然，挑刺归挑刺，但是科学家还是讲究科学精神的，真正过硬的研究，也会因为严格的同行评审而获得信任。
但是，人工智能大模型这个行业从一开始就被 ChatGPT-3 带了个坏头，ChatGPT-3 只开放了很少的一部分代码，公开了一些类似于产品说明书的所谓技术细节。从此以后，黑箱发布就成了大模型产品发布的“江湖规矩”。新的大模型产品看起来根本不像是一项科学研究，更像是一个产品发布会。大家通常只能看到一个惊艳的结果，至于核心的训练方法和数据细节，往往以商业机密为由秘不示人。
DeepSeek 这次做的大牛网，就是选择堂堂正正地接受科学界最严苛的质检。这就是《自然》杂志说 DeepSeek 填补了行业空白的原因。
“自学成才的DeepSeek
当然，填补行业空白只能证明 DeepSeek 的担当和勇气，这与技术和创新没有关系。这篇论文让科学界真正兴奋的，是他们用另辟蹊径的方法和扎实的实验数据，狠狠打了其他大模型的脸。
之前科学家们一直以为，要想让一个 AI 模型变得更聪明，唯一的办法，就是把海量人类专家写好的解题步骤“喂”给 AI，让它去模仿学习。学得越多，能力也就越强。这与我们学校里推行的教育方式基本一致，我告诉你经典例题和标准答案，你给我背下来。这种方法叫做监督式微调（SFT）。
但 DeepSeek 的科学家们提出了一个大胆的假设：总是模仿人类的解题思路，会不会反而限制了 AI 的发展？就好像学生如果必须严格按照老师的思路学习，是不是就无法超越老师？有没有可能，让 AI 自己去发现规律，然后自学成才？
这个想法其实并不算石破天惊，但是绝对叛逆。因为如果允许学生自学，还允许他们发明老师都没用过的解题思路，那么，一旦学生成功解出老师也无法解答的问题，那么老师就必须承认，教学并不是学生成才的必经之路。
DeepSeek 的科学家决定豪赌一把。他们绕过了用人类范例教学的传统步骤，直接把一个名叫 DeepSeek-R1-Zero 的模型扔进了试炼场里。
试炼场的规则简单且残酷：
只给难题：给模型海量的、极难的推理问题，比如数学竞赛（AIME）、编程竞赛和 STEM 领域的难题。只看结果：不提供任何人类的解题过程作为参考。AI 的每一次尝试，只会得到一个最简单的反馈信号：如果最终答案正确，就给奖励；回答错误，啥也没有。
这就像把一个没上学的孩子，直接扔进奥数赛场，没有基础知识，没有公式和技巧，只告诉他：“答对了有糖吃，答错了没有。你自己想办法吧。”
这种方法，就是论文里说到的“强化学习”，它的本质就是纯粹的激励。DeepSeek 的科学家们想看看，在巨大的难题压力和最纯粹的奖惩激励下，AI 的推理能力能否自发地涌现出来。
每个人都想知道，这个被扔进奥数赛场的孩子，到底能不能一朝悟道。
真实的训练数据让人极为惊喜。首先，它学会了如何深思熟虑。
科学家发现，随着训练的进行，模型生成的回答文本长度在持续、稳定地暴涨。这说明，在没有任何外部指令的情况下大牛网，AI 自己领悟了一件事：那就是简单粗暴解决不了复杂问题，花更多的时间去推演和探索有助于获得正确答案。于是，它不再追求一口吃个胖子，而是自发地选择了深度思考这条路线。
其次，也是最令人震撼的，是它学会了反思和自我纠错。
在训练过程中，模型开始自发地使用一些代表反思的词汇，比如“等等”、“不对”、“我要检查一下”、“验证”、“好像有错”或者类似的话。
论文里给出了一个堪称神来之笔的案例。在解决一个数学问题时，模型先是按照一个思路进行推导，但写着写着，它突然停了下来，然后自己打出了一行字：
“Wait, wait. Wait. That's an aha moment I can flag here.” (等等，等等。等等。我在这里标记一下，这是一个顿悟时刻。)
然后，它就真的像一个突然想通了什么的学生一样，推翻了之前的思路，开始一步一步地重新对问题进行评估，整个过程与那些突然发现了问题，然后从头开始检查的学生一模一样。
这个顿悟时刻，让见多识广的科学家们都感到兴奋。科学家在论文中写道：“DeepSeek 的顿悟时刻，也是我们的顿悟时刻，让我们见证了强化学习的强大力量”。
而且，这不是一个简单的个案。数据显示，在训练达到大约 8000 步之后，“wait”这个词的使用频率突然飙升，说明三思而后行已经成了它刻入骨髓的思维习惯。因为必须拿出正确答案才有糖吃。“对”比“快”重要得多。
最终，这个没有人类老师手把手教的大模型，靠着自己在试炼场里的摸爬滚打，自发地进化出了包括自我反思、过程验证、动态调整策略等一系列高级的推理模式。
最终的结果是，在数学、编程等可验证的严肃推理任务上，它的表现全面超越了那些接受传统填鸭式教学的模型。在 AIME 数学竞赛基准测试上，它的最终成绩甚至远超人类参赛者的平均水平。这个没有老师全靠自学的孩子，向人类证明了自己的能力。
凭啥要开源？凭啥要透明？
读到这里，你可能会产生一个非常自然的疑问：我们费了这么大劲，探索出了这么厉害的独门秘籍，为什么要把它公之于众？又是写论文，又是开源模型，这不是让竞争对手抄作业，自己吃亏吗？
这个问题问得非常好，因为它已经触及了科学思维和商业直觉的冲突点。
从短期的、零和博弈的商业直觉来看，保密确实是最佳选择。而且，除了 DeepSeek 以外，就算是其他开源的大模型，也没有如此认真地接受同行评审。但是，从长期的、更宏大的发展视角看，开放和透明，恰恰是所有竞争对手都无法破解的阳谋。
第一，开放是建立信任的唯一途径。AI 正在成为社会的基础设施，一个不透明的黑箱，是无法得到国际社会的真正信任的。
DeepSeek 通过《自然》杂志的同行评审，等于是在向全世界宣告：我的能力是经得起最严格检验的，是可靠的。在一个人人都在谈论 AI 安全和 AI 伦理的时代，一个“可信”的标签，是花多少钱都买不来的无形资产。
第二，开放是加速自我进化的最佳策略。科学的发展史一再证明，闭门造车永远比不上开放社区的集体智慧。当 DeepSeek 把自己的方法和模型公开后，全世界成千上万的顶尖头脑都会成为它的免费测试员和外部智囊。
他们会发现你没注意到的漏洞，会提出你没想到的优化方向，甚至会基于你的工作，开发出让你也备受启发的新应用。这种来自全球社区的反馈和激荡，是任何一个封闭的公司靠内部力量都无法企及的，它会极大地加速自身的迭代速度。
第三，开放是吸引顶尖人才的终极引力场。顶尖的科学家和工程师，最看重的是什么？是解决世界级难题的机会和获得全球同行认可的声誉。一篇《自然》封面论文，就是向全球人才发出的最强招募令，它证明了这里是能够做出世界级工作的顶级平台。这种对人才的吸引力，远比保住一两个技术秘密的价值要大得多。
所以你看，开放和透明，看似吃亏，实则是在下一盘更大的棋。它赌的不是用户数或者会员费这些眼前得失，它通过建立信任、融入全球智慧网络、吸引顶尖人才，来赢得整个 AI 时代的长期竞争。
DeepSeek赢了啥？
现在，我们可以回答标题中的问题了：DeepSeek 到底赢得了什么？
如果说，选择在《自然》上公开发表，是赢得了一种“安全可信”的科学信誉。那么，他们在论文中揭示的“AI 可以自学”的新规律，则赢得了对人工智能本质的认知优势。
DeepSeek 的科学家们用一场无可辩驳的漂亮实验，证明了 AI 的推理能力，不一定需要学习人类的固有知识，它们完全可以像人类一样，通过观察世界而独立发现规律。旧的规律如此，新的规律当然也没问题。
这个发现，极大地拓展了我们对人工智能潜力的想象。它把 AI 从一个只能模仿人类知识的学生，升级成了能独立发现新规律的科学家。
这事儿甚至可以直接扩展到教育界：一个孩子考上清北，学校、老师、家长都觉得是自己牛逼，其实你们都太自恋了，牛逼的是孩子自己。
信源：
[1] 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z
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