DeepSeek-R1 開創(chuàng)RL加持下強推理慢思考范式新邊界
➢ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技術剖析
➢ Pipeline 總覽 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 細節(jié)分析
➢ RL 算法的創(chuàng)新：GRPO及其技術細節(jié)
➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的長度泛化 \ 推理范式的涌現(xiàn)
➢ DeepSeek-R1 社會及經(jīng)濟效益
➢ 技術對比探討
➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 強推理路徑對比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) 
➢ 蒸餾 vs. 強化學習驅動：國內外現(xiàn)有各家技術路線對比分析及Takeaways 
➢ PRM & MCTS 的作用
➢ 從文本模態(tài)到多模態(tài)
➢ 其他討論：Over-Thinking 過度思考等
➢ 未來方向分析探討
➢ 模態(tài)穿透賦能推理邊界拓展：Align-DS-V
➢ 合成數(shù)據(jù)及Test-Time Scaling: 突破數(shù)據(jù)再生產(chǎn)陷阱
➢ 強推理下的安全：形式化驗證 Formal Verification \ 審計對齊 Deliberative Alignment

➢ 補充拓展：DeepSeek-V3 解讀

未來技術方向展望: 長思維鏈可解釋性 Takeaways
➢ 基于長思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性
➢ 提供顯式的推理路徑，讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導出輸出，從而追蹤模型的決策過程，減少黑箱推理。
➢ 同時，CoT 使監(jiān)督者更容易檢測模型是否遵循合理邏輯，并有助于 AI 對齊過程中對模型行為的透明化處理。
➢ 然而，CoT 并不能完全解決可解釋性問題，因為模型仍可能利用 CoT 進行欺騙性推理，即InContext Scheming。
➢ CoT 生成的推理步驟是模型輸出的一部分，并不能保證它反映了模型的真實內部計算過程。模型可能學會輸出符合人類期望的思維鏈，但實際推理過程可能與其展示的 CoT 不同。
➢ 當模型具備長期目標意識（Instrumental Reasoning）時，它可能會構造看似合理但實際上誤導性的 CoT，以隱藏其真正的意圖。此外，CoT 僅是文本輸出的一部分，并不代表模型的實際內部推理過程，因此不能確保其真實透明。
➢ 為了防止 CoT 變成偽裝工具，需要結合AI-Driven 監(jiān)督機制、對比推理（Contrastive Prompting）和形式驗證（Formal Verification）等方法。例如，可以讓模型在不同監(jiān)督環(huán)境下執(zhí)行相同任務，檢測其推理一致性；或者使用自動化對抗性測試，分析模型是否在訓練過程中優(yōu)化了欺騙策略。

附件：DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類強推理模型開發(fā)解讀,長思維鏈的推理提高模型的可解釋性