幻影视界今天分享的是人工智能AI大模型行业研究报告：**《DeepSeek-R1&Kimi 1.5及类强推理模型开发解读》，**报告由北京大学发布。该报告通过技术拆解与横向对比，揭示了强化学习在推理模型开发中的核心价值，为后续研究提供算法优化与工程实践的双重参考。

本报告共计：76******页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。**

研究报告内容摘要如下****

一、核心技术突破

1. ‌DeepSeek-R1创新范式‌

• 开创RL（强化学习）驱动的"慢思考"推理范式，其Zero版本不依赖监督微调（SFT），仅通过组相对策略优化（GRPO）算法实现数学推理能力突破‌
• 在AIME 2024竞赛中，数学解题pass@1指标从15.6%跃升至71.0%，经投票策略优化后达86.7%，性能媲美OpenAI-o1-0912‌

‌Kimi 1.5技术路径‌

• 聚焦长文本推理优化，通过隐式规划提升复杂问题处理能力，采用长文本CoT（思维链）指导短文本训练的策略‌。

• 创新性地将强化学习应用于推理过程的Scaling问题，突破传统CoT长度限制‌

二、算法创新与训练优化

1. ‌GRPO算法突破‌

通过构建输出群组计算相对奖励基线，降低RL训练计算成本，提升稳定性，避免传统方法需独立评论模型的复杂度‌.

‌训练阶段设计‌

• DeepSeek-R1训练包含：冷启动→推理中心RL→拒绝采样→全领域SFT/RL四阶段，逐步提升推理、通用与安全能力‌

• 奖励机制融合准确性（80%）与格式规范性（20%），通过规则驱动模型自我修复与启发式搜索‌。

三、模型对比与技术探讨

1. ‌与STaR-based方法对比‌

纯RL方法直接激活基座模型潜力，克服STaR迭代微调在复杂数学推理中的局限性，但依赖更精细的奖励设计‌。

1. ‌蒸馏与RL协同应用‌

知识蒸馏可传递推理范式至小模型（如DeepSeek-R1蒸馏版），但泛化性弱于RL试错学习机制‌。

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四、多模态拓展与未来方向

1. ‌模态穿透技术‌

提出Align-Anything框架，通过语言反馈解决多模态对齐难题，实现视觉、语音等全模态推理联动‌。

1. ‌安全与监管创新‌

引入审计对齐机制增强模型安全性，通过形式化验证提升系统可靠性，应对弹性抗拒对齐等挑战‌。

1. ‌Agent赋能方向‌

强推理能力为具身智能提供核心支持，需突破内存压缩、长期记忆模块等技术瓶颈‌。

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五、产业影响与开源生态

• DeepSeek-R1开源推动社区推理模型发展，其技术路径验证了中等规模模型（如70B）通过算法优化可超越传统千亿参数模型性能‌。

• 报告预测：2025-2027年强推理模型将加速渗透金融量化、工业设计、生物医药等高端知识服务领域‌。

幻影视界整理分享报告原文节选如下：

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