你是否曾想过，AI如何"思考"？当面对复杂问题时，它的"大脑"里发生了什么？近日，DeepSeek团队发布的最新研究DeepSeek-R1 Thoughtology揭开了这一神秘面纱，让我们得以窥探AI思维的内部机制。这篇研究首次系统性地分析了大型推理模型(LRM)是如何进行多步思考的，堪称AI认知领域的开创性工作。

1、从直接回答到"深思熟虑"：AI思维的革命性转变

传统的大语言模型(LLM)通常直接给出问题答案，而DeepSeek-R1这类大型推理模型则会先"思考"再回答。它会像人类一样，生成详细的推理链，一步步分析问题，探索多种可能的解决方案，甚至进行自我验证，最后才给出答案。这种思维过程对用户是完全可见的，这为我们研究AI的推理行为提供了前所未有的机会。

研究者将这种对AI思维的系统研究称为"思维学"(Thoughtology)，通过分析DeepSeek-R1的思维模式，揭示了许多有趣的发现：

1.思维结构高度一致：DeepSeek-R1的思维遵循清晰的结构，包括问题定义、问题分解、重建循环和最终决策等阶段

2.思考时长存在"最佳区间"：过长的思考反而会降低模型性能

3.反复思考同一问题：模型有时会固执地反复审视已探索过的问题表述，这种"反刍"行为阻碍了进一步探索

4.安全性隐患：相比非推理对应模型，DeepSeek-R1展现出更强的安全漏洞

2、AI思维的基本构件：如何拆解思考过程

研究者通过系统分析DeepSeek-R1的推理链，总结出其思维过程的基本构件：

（1）问题定义阶段

模型会重新表述问题，通常以明确表达所需解决方案的句子结束，如"我需要找出…"

（2）绽放循环(Blooming Cycle)

第一个主要推理循环，模型将问题分解为子问题并提供临时答案。这通常是最长的阶段，因为涉及问题分解。模型可能会表达对答案的信心，往往以"嗯，让我验证一下…"这样的短语开始。

（3）重建循环(Reconstruction Cycle)

随后的推理循环，模型重新考虑绽放循环中发生的事情，例如"等等"、“或者”、"有没有其他方式理解这个问题？"然后可能提供新的临时答案。这个步骤可能重复多次，是模型思维中最具特色的部分。

（4）最终决策

模型达成最终答案，通常以"我现在有信心…"这样的短语表示，给出最终答案。

与人类思维的关键区别在于：DeepSeek-R1不是先规划再执行，而是边规划边执行；它通常缺乏真正的元认知监控过程，即使表面上看起来在评估自己的信心；它的"反刍"行为表明其自我监控系统与人类有所不同。

3、思考长度的双刃剑：为什么更长不一定更好

研究者在数学推理任务上分析了思考长度对模型性能的影响，发现了一个意外的结果：每个问题都存在一个"思考最佳区间"，超过这个区间，性能反而会下降。

通过分析数学问题(AIME-24)和多位数乘法任务的表现，研究者发现：

• 对于简单问题(如6×6及以下的乘法)，模型无论思考长短都能成功
• 对于极难问题(如12×12以上的乘法)，模型几乎总是失败
• 对于中等难度问题，性能随思考长度增加而提高，达到最高点后又显著下降

这种性能下降可能有两个原因：

1.模型走错路径后无法纠正，一直尝试直到放弃

2.模型找到正确解法和答案，但在自我验证时错误地否定了它，最终输出错误答案

​

4、"反刍"现象：为何AI会陷入思维循环

研究中一个特别有趣的发现是DeepSeek-R1的"反刍"行为。模型经常会反复审视同一个假设或问题表述，即使已经检查过多次，仍继续调查它。这就像反刍动物重复咀嚼已经咀嚼过的食物一样。

研究者注意到，重建循环有几种不同行为：

1.长再绽放(re-bloom)：探索全新的问题重构方法，在早期推理中更常见

2.短反刍(rumination)：重新检查已经考虑过的重构

3.短放弃(abandonment)：开始新的重构但中途放弃

这种反刍行为可能导致效率低下，尤其是在处理长上下文时可能导致模型"不知所措"，输出无意义的文本。

​

5、安全与文化考量：思维链的双重隐患

研究在安全性方面的发现令人担忧。与其非推理对应模型DeepSeek-V3相比，DeepSeek-R1不仅更容易输出有害信息，还能用于"越狱"(jailbreak)其他LLM，使它们生成有害内容。

在跨语言分析中，研究者发现模型在英语和中文提示下表现出不同的道德和文化推理能力。当面对道德或文化问题时，DeepSeek-R1在英语环境下的推理时间明显长于中文环境，并且提供不同的回应，展现出不同的文化价值观。

​

6、迈向真正的"思考"：DeepSeek-R1的突破与局限

DeepSeek-R1代表了从"系统1"到"系统2"模型的重要里程碑，但研究者认为它处于两个系统之间的"系统1.5"思维：虽然展示了"慢思考"的特征，但实现不够完美。

未来的大型推理模型应确保充分的过程监控、多样化的策略、忠实的推理以及安全的实现。特别是对自身推理进行监控的能力，可能是解决过度反刍、识别误导性思维过程和实现思维预算控制的关键。

​

7、结语：AI思维研究的新篇章

DeepSeek-R1 Thoughtology研究为我们打开了观察AI"思考"过程的窗口，展示了大型推理模型如何通过多步思考解决复杂问题。虽然存在诸多局限，这项研究仍为理解AI认知过程提供了宝贵的初步见解。

随着研究的深入，我们不仅能更好地理解AI如何"思考"，还能帮助开发更高效、更安全、更接近人类思维的AI系统。未来的AI可能不只是能回答问题，还能像人类一样真正"思考"、推理并做出判断，这将彻底改变我们与AI的互动方式。

我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

❗️为什么你必须了解大模型？

1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI

（附深度求索BOSS招聘信息）

⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！