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　　DeepSeek 20 日发布以来获得的热度至今依然没有任何消退的迹象。一觉醒来，DeepSeek 发布的 iOS 应用甚至超越了 ChatGPT 的官方应用，直接登顶 AppStore。

　　毕竟，正如 a16z 合伙人、Mistral 董事会成员 Anjney Midha 说的那样：从斯坦福到麻省理工，DeepSeek-R1 几乎一夜之间就成了美国顶尖大学研究人员的首选模型。

　　甚至有网友认为 DeepSeek 是 OpenAI 与英伟达都未曾预见的黑天鹅。

　　与此同时，围绕 DeepSeek-R1 的各路消息也正层出不穷 ——Hugging Face 等组织正在尝试复现 R1、DeepSeek 之前接受的采访被翻译成了英文版并正在 AI 社区引发热议、开发了 Llama 系列模型的 Meta 似乎陷入了焦虑之中…… 下面我们就来简单盘点一下最近两天围绕 DeepSeek 的几个热点议题。

　　DeepSeek 创始人梁文锋之前接受的采访被翻译成了英文版，正在 AI 社区引发热议

　　DeepSeek-R1 是开源的，但也没有完全开源 —— 相关的训练数据、训练脚本等并未被公布出来。不过，因为有技术报告，也就有了复现 R1 的指导方针，也因此，最近有不少人都在强调复现 R1 的重要性与可行性。

　　训练流程的细节。虽然其技术报告中介绍了强化学习阶段和蒸馏，但省略了关键的实现细节，包括超参数（例如，学习率、批量大小、奖励缩放因子）、用于生成合成训练数据的数据管道（例如，如何编排 800K 蒸馏样本）、需要人类偏好对齐的任务的奖励模型架构（多语言输出的「语言一致性奖励」）。

　　冷启动数据生成。报告中虽然提到了创建「高质量冷启动数据」（例如，人工标准、少样本提示）的过程，但缺乏具体的示例或数据集。

　　硬件和基础设施。没有关于计算资源（例如，GPU 集群、训练时间）或软件堆栈优化（例如，DeepSeek-V3 的 AMD ROCM 集成）的详细信息。

　　第一步：复现 R1-Distill 模型，具体做法是蒸馏一个来自 DeepSeek-R1 的高质量语料库。

　　第二步：复现 DeepSeek 用于创建 R1-Zero 的纯强化学习管线。这一步涉及到编排一个新的大规模数据集，其中包含数学、推理和代码数据。

　　另一个复现 R1 的团队是来自香港科技大学的何俊贤（Junxian He）团队，并且他们采用的基础模型和样本量都非常小：基于 7B 模型，仅使用 8K 样本示例，但得到的结果却「惊人地强劲」。

　　需要注意，该团队的这个实现的实验大都是在 R1 发布之前完成的。他们发现，仅使用 8K MATH 示例，7B 模型就能涌现出长思维链 （CoT）和自我反思能力，而且在复杂的数学推理上的表现也非常不错。

　　TinyZero 则是一个尝试复现 DeepSeek-R1-Zero 的项目，据其作者、伯克利 AI 研究所在读博士潘家怡（Jiayi Pan）介绍，该项目是基于 CountDown 游戏实现的，完整配方有一句话就能说完：「遵照 DeepSeek R1-Zero 的算法 —— 一个基础语言模型、提示词和 ground-truth 奖励，然后运行强化学习。」

　　基础模型的质量很重要。0.5B 的小模型在猜测一个解答之后就会停止，而从 1.5B 规模开始，模型会开始学习搜索、自我验证、修正解答，从而可以得到远远更高的分数。

　　基础模型和指令模型都可行。实验发现，指令模型的学习速度更快，但性能会收敛到与基础模型同等的程度；同时指令模型的输出更加结构化、更可读。

　　文章中， Meta 员工在美国匿名职场社区 teamblind 上面发布了一个帖子提到，国内 AI 创业公司 DeepSeek 最近的一系列动作让 Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌。在文章中，爆料称包括 Meta 人工智能基础设施总监 Mathew Oldham 在内的领导表示，他们担心 Meta Llama 的下一个版本性能不会像 DeepSeek 的那样好。

　　第四作战室正在考虑基于 DeepSeek 模型的新技术，重构 Meta 模型。Meta 考虑推出一个与 DeepSeek 相似的 Llama 版本，它将包含多个 AI 模型，每个模型处理不同的任务。这样，当客户要求 Llama 处理某项任务时，只需要模型的某些部分进行处理。这样做可以使整个模型运行得更快，并且以更少的算力来运行。