摘要：战友们，你们有没有想过，有一天人工智能不再需要人类一步步教它怎么思考，而是自己学会推理，甚至登上《自然》封面？

战友们，你们有没有想过，有一天人工智能不再需要人类一步步教它怎么思考，而是自己学会推理，甚至登上《自然》封面？

▲ 图片来自科技日报

DeepSeek-AI那帮狠人，梁文锋带队，直接扔掉了传统AI训练中的人类“保姆式教学”，改用纯强化学习让模型自己闯关升级。

结果呢？模型不仅没跑偏，反而在数学、编程甚至研究生级别的理工科问题上，把一堆国际顶级模型按在地上摩擦。

你没看错，这次我们连人工标注都省了，完全让AI自己琢磨怎么解题。

就问一句：还有谁？

传统AI训练得像教小朋友写作业，得一题一题教，一步一盯梢。

DeepSeek-R1偏偏不走寻常路，直接让模型自己做题，做对了给颗“糖”，做错了就调整策略。

这套纯强化学习方法，不仅省了90%的人类干预成本，还让模型推理能力直接拉满。

别人还在纠结数据标注够不够准，咱们已经让AI自己学会反思和验证了。就这思路，还不够顶？

再看看数据。

DeepSeek-R1在AIME2024数学测试里干到了79.8%的准确率，比OpenAI o1还高0.6个百分点；更别说MATH-500测试中97.3%的得分，直接碾压o1的96.4%。

编程方面，Codeforces平台超过96.3%的人类程序员——这已经不是“像人类”了，这是要卷死人类啊。

成本？更是吊打国际同行。

整个训练只用了270万个GPU小时，成本不到600万美元。

对比Llama3-405B的3080万小时，GPT-4的数亿美元烧钱模式，咱们这效率简直像是开了挂。

别说人家钞能力多强，咱们用更少的钱，训出了更猛的模型，这不叫先进叫什么？

安全性也没落下。大多数安全基准上，DeepSeek-R1超过Claude-3.7-Sonnet和GPT-4o，还加了双重风险控制——关键词匹配+DeepSeek-V3内置审查。

既放得开，又管得住，这才是负责任的技术进步。

开源方面更是毫不吝啬。

MIT许可证放开商用，API价格只有OpenAI o1的5%-10%，百万tokens收费2.19美元。

华为云、腾讯云、阿里云全线接入，三大运营商提供算力支持——这生态布局，明摆着是要让全球开发者一起狂欢。

从技术到成本，从性能到安全，从开源到生态，中国AI这次不仅没掉队，还直接领跑。

别人还在纠结怎么标注数据更精细，我们已经让AI自己学会思考了。

这差距，可不是一两个百分点的问题，而是代际的超越。

但有些人啊，就是见不得好。

一边用着开源模型省下的研发成本，一边嘀咕“又是换皮炒作吧”；一边享受着技术普惠带来的便利，一边怀疑“数据是不是造假”。

这类人永远活在自我否定的循环里，却从不抬头看看谁在实干。

中国的科研突破从来不是偶然。

没有长期稳定的投入和政策支持，没有鼓励创新、宽容失败的科研环境，哪来从零到一的原始创新？

某些人总爱吹捧海外团队“自由探索”，却忽视了我们集中资源、协同攻关的体制优势。

从算法设计到训练部署，从安全规范到产业落地，每一步都需要系统级的支撑。

而这背后，是无数工程师昼夜迭代、反复验证的结果。

更值得深思的是，为什么总有人对国产技术如此苛刻？

DeepSeek-R1的论文数据全部公开、代码全部开源、基准测试全部可复现，这在国际顶刊评审中早已获得认可。

某些人却宁愿相信虚无的“阴谋论”，也不愿正视中国科研者的诚实与坚韧。

其实，这类声音从未消失——

从前是质疑高铁里程造假，后来是贬斥航天工程含金量，如今又轮到人工智能。

他们本质上不是怀疑技术，而是不相信这片土地能孕育出超越西方的创新。

可事实一次次证明：埋头苦干的人，终将用成果回击所有偏见。

如今，中国AI已走出自己的路：

不依赖人工标注的廉价劳动力，不盲目追随海外技术范式，而是用原创方法重塑行业标准。

这难道不值得我们自豪吗？

诸位读者，你们说，究竟是怎样的一种信念，让中国科研者能在嘲讽与质疑中稳步前行？

而又是怎样的一种心态，让有些人永远选择看不见、听不懂、不相信？

关注我，陪你一起笑看中国崛起！

来源：大深红