DeepSeek 强化学习突破：开源模式如何重塑 AI 未来

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当前，全球大模型技术呈现出“闭源垄断”与“开源突围”的双轨竞速态势。以 OpenAI 和 Google 为代表的企业通过技术壁垒主导市场，但其封闭生态限制了开发者准入。DeepSeek 以开源为利器，打破了这一局面。通过公开代码和技术报告，揭示前沿大模型关键技术细节，启动“开源周”活动，进一步开源了多个先进技术，包括专为 Hopper 高性能 AI 芯片设计的 FlashMLA、用于 MoE 模型训练和推理的 DeepEP 通信库，以及其他关键技术，证明开源模型性能可媲美顶尖闭源系统。

DeepSeek 的技术革新与开源影响

作为开发者，从研读 DeepSeek 技术论文到理解其核心 GRPO 算法，我们可以深切感受到其对 AI 产业的深远影响。DeepSeek 究竟刷新了哪些核心技术？其开源模式如何影响开发者生态？对 AI 未来发展意味着什么？在 CSDN 特别策划的「DeepSeek 暨 AI 进化论十日谈」系列直播中，多位专家深入探讨了 DeepSeek 如何重塑 AI 技术格局及开发者生态。

DeepSeek 是否是科研突破？

DeepSeek R1 的发布迅速引起了广泛关注。尽管一些大公司 CEO 认为其并未带来新的科学进展，但 DeepSeek 的最大亮点在于其开源性质，使得所有人能够使用和体验最强大的模型。DeepSeek 的研究也非常开放，不仅发布了所有技术报告，还开放了模型权重，这对研究人员具有极大价值。近期，几乎所有大模型领域的论文都在引用 DeepSeek，这表明其影响力巨大。

纯强化学习成为“杀手锏”

DeepSeek R1 的训练方法尤为引人注目，仅凭强化学习就激发出推理能力。GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法比传统 PPO 算法更快、更省算力。通过减少模型数量，GRPO 大大节省了计算资源，使得在有限算力的情况下能够做更多事情。此外，GRPO 的一个重要贡献是证明了简单的强化学习算法是可以扩展的，为行业指明了前进方向。

强化学习与未来 AI 发展

强化学习可能成为下一个“Scaling Law”。随着数据资源逐渐用尽，大模型需要新的发展方向。预训练阶段可能会终结，但计算能力不断增强。强化学习通过让模型自我生成回复并自我训练，实现了更高效的学习和优化。过去十年的一些重大 AI 成果如 AlphaGo 和 AlphaStar，已经展示了强化学习的强大潜力。DeepSeek R1 和 OpenAI o1 模型也初步展示了其巨大潜力。

DeepSeek 模型迭代的关键点

DeepSeek 从成立初期就关注开发 AGI（人工通用智能），始终坚持与最先进模型对标。其技术布局很早就开始关注推理场景，而非单纯对话交互，这为其在复杂推理领域建立了深厚积累。DeepSeek 的研发历程是一步一个脚印，从最初的密集型模型到探索 MoE 架构，再到陆续发布一些较小的 Coder、Math 模型，最终到 671B 的 DeepSeek V3，持续提升模型规模，同时优化基础设施、数据处理、训练和推理能力。

DeepSeek 的商业化挑战

DeepSeek 的模型爆火后，面临服务器频繁忙碌的问题，尤其在大规模、高并发场景下仍需改进。DeepSeek 缺乏 C 端、B 端产品经验，短期内难以承接大规模商业合作。其团队主要由顶尖研究人员组成，而非工程师，更像一个研究机构。短期内增加服务器支持需求虽可行，但是否符合其整体战略值得商榷。

成本降低对大模型的影响

训练成本的大幅降低，对大模型训练带来了显著变化。DeepSeek 的低成本模型给其他从业者带来了巨大挑战。老板们自然会质疑为什么他们的项目成本更高。透明化的训练细节和成本有助于推动技术进步，降低整体成本，使用户以更低的成本享受更好的 AI 服务。

纯强化学习的未来前景

强化学习的突破可能为 AGI 的实现铺平道路。大模型的发展将更深入日常生活，不仅限于创作诗歌或文章。在编程领域，大模型已经展现出生成代码的能力。未来编程可能不再局限于程序员，只要能清晰表达需求，大模型就能生成代码。尽管目前难以精准预测其最终形态，但这一方向充满想象力与可能性。

下一代架构展望

DeepSeek 在 Transformer 架构基础上进行了多项创新，如 MLA（多头潜在注意力）。MoE（混合专家模型）和 RNN（循环神经网络）是未来可能的主流架构。MoE 适用于超大规模模型，能通过减少激活参数降低推理成本。RNN 采用线性注意力结构，在推理速度和长序列处理方面具备优势。未来对长序列推理的需求增长，RNN 可能重新成为主流架构。

大模型的未来角色

大模型最终可能成为类似水电煤的基础设施。机器学习的发展是一个逐层抽象的过程。大模型或多模态模型提供的能力将成为基础能力，未来当我们需要某种功能时，很可能直接调用模型接口，在此基础上衍生出各种应用。现阶段用户最直观感受到的仍是模型能力的差异，未来高性能模型可能专注于复杂推理任务，而简化模型将广泛融入生活。

人类程序员的核心竞争力

DeepSeek 展现出强大的代码能力，但人类程序员的核心竞争力依然存在。程序员可分为三类：设计 AI 的程序员、高级程序员和重复性任务执行者。前两类程序员不会被 AI 取代，而第三类面临 AI 的直接冲击。从事重复性开发的程序员应提升技能，学习如何高效利用 AI，以适应行业变革。未来，年薪百万的岗位将出现在大语言模型无法替代的领域。

教育与学习的未来

AI 对教育的影响是一个渐进过程，不会立即颠覆传统模式，而是以润物细无声的方式重塑教育形态。未来，AI 有望推动更大变革，使学习更加智能、高效。大语言模型的普及已不可避免，而未来的竞争重点之一将是如何更好地“驯化”大语言模型，使其能够以个人的风格和语气表达内容。面对新事物，最好的了解方式就是不断实践，探索新的使用方式。