DeepSeek-R1\Kimi1.5及类强推理模型开发解读

　　Outline

　　DeepSeek-R1开创RL加持下强推理慢思考范式新边界

　　DeepSeek-R1Zero及R1技术剖析

　　Pipeline总览\DeepSeek-V3Base\DeepSeek-R1Zero及R1细节分析

　　RL算法的创新：GRPO及其技术细节

　　DeepSeek-R1背后的Insights&Takeaways：RL加持下的长度泛化\推理范式的涌现

　　DeepSeek-R1社会及经济效益

　　技术对比探讨

　　STaR-basedMethodsvs.RL-basedMethods强推理路径对比(DS-R1\Kimi-1.5\o-series)

　　蒸馏vs.强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways

　　PRM&MCTS的作用

　　从文本模态到多模态

　　其他讨论：Over-Thinking过度思考等

　　未来方向分析探讨

　　模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V

　　合成数据及Test-TimeScaling:突破数据再生产陷阱

　　强推理下的安全：形式化验证FormalVerification\审计对齐Deliberative Alignment

　　补充拓展：DeepSeek-V3解读

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北京大学 陈博远