以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识：
而DeepSeek R1则引入了纯强化学习（RL），不依赖大量的人类标注数据，而是让AI通过自我探索和试错来学习：DeepSeek R1在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后，便主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励：用于评估AI提供的最终答案是否正确，以此为AI提供答案准确度的反馈。格式奖励：强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间，以便人类观察模型的推理过程。正如Alpha Zero只训练了三天，就以100比0的战绩完胜Alpha Go Lee（战胜李世石的版本）。Alpha Go（老）：监督学习+强化学习。学习人类棋谱，也更接近人类职业棋手的风格，继承了人类的局限。Alpha Zero（新）：完全摒弃人类数据的纯强化学习。从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。大模型AI在纯强化学习（RL）下同样也展现出了超出人类研究员想象的成长潜力：“我们只需要简单的为其提供正确的激励措施，它就会自主开发高级的问题解决策略，RL有可能解锁新的人工智能水平。”*只不过Alpha Zero的强化学习更加专精棋类。而DeepSeek R1在训练中，更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
点击我的邀请点击复制邀请链接复制链接/邀请码或下载邀请海报分享给好友即可[heading3]打开火山方舟网页并登录[content]打开火山引擎的模型页面：https://zjsms.com/iP5QRuGW/使用你习惯的方式进行登录，比如我会选择手机号+验证码登录登录进去后会看到下面的界面：点击左侧列表里的“在线推理”，会进入到下面的页面：点击上图中的“快速入门”，会弹出层：这里我们需要两个操作[heading3]获取API Key[content]点击“创建API Key”，会弹出层，可以就是用默认的，或者修改一下名字，然后点击“创建”创建完成后，点击“查看并选择”，会弹出“已复制”的提示OK，我们可以把API Key找个地方存一下，比如你的笔记本，或者微信文件传输助手，等会我们要用。[heading3]复制R1的调用示例代码[content]第二步，我们也复制一下调用API的示例代码，这里我们看下，首先需要选择模型，修改为“DeepSeek R1”修改后，注意检查下，下面的示例代码里，应该换成下面这样："model":"deepseek-r1-250120",然后我们点击右侧的复制按钮，就完成了对示例代码的复制：还是一样，找个地方存起来，这样我们就完成了两个关键信息的获取。[heading3]对费用的解释[content]上面给大家演示的接入方法，是一种快速入门的方式，按照这种方式调用后，平台会自动创建在线推理接入点，并对这个接入点提供50万Token的免费额度，用完了才需要充值。大家可以先玩起来，如果没钱了，再充值即可，当前火山方舟的价格是DeepSeek官网价格的一半：如果需要充值，点击页面右上角的“费用”---》“充值汇款”，根据你的账单适当充值：
就我观察而言，大多数人讨论的DeepSeek，基本指的是它的深度思考版本——DeepSeek R1。DeepSeek R1不同于先前的普通模型（如ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等），它与OpenAI现在最先进的模型o1、o3一样，同属于一条技术路线：基于强化学习RL的推理（Reasoning）模型。其标志性表现就是，在回答用户问题前，R1会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种“自问自答”，并非简单的自言自语，而是AI在模拟人类的深度思考。从用户初始问题“先有鸡还是先有蛋”出发，AI唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。这种能力，并非凭空而来。如果把AI比作人类，那么DeepSeek R1的“聪明”，源于其背后独特的“教育方式”。——在许多其他的AI模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1已经率先进入了“自学成才”的新阶段。