DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及 类强推理模型开发解读（含PPT）
鹿小编 
深入探讨了以DeepSeek-R1和Kimi 1.5为代表的类强推理模型的开发、技术细节、应用效果及未来发展方向，展示了强化学习在提升模型推理能力方面的重要作用，为大语言模型的研究与发展提供了重要参考。
1. 模型核心技术突破
DeepSeek-R1开创推理新范式：DeepSeek-R1借助纯大规模强化学习，开启了RL加持下强推理慢思考的新范式。其Zero版本从基础模型构建，不依赖监督微调，通过强化学习展现出长文本和长链推理能力，在数学代码任务、知识问答等领域表现卓越，如在AIME2024上成绩优异 ，推动了开源社区发展。
Kimi 1.5聚焦长文本推理：Kimi 1.5利用强化学习解决推理时的Scaling问题，将RL应用于长文本CoT推理，通过隐式规划提升推理深度和复杂性，并采用长文本指导短文本训练的方式提高性能。
2. 技术细节与创新算法
DeepSeek-R1技术剖析：DeepSeek-R1 Zero基于规则的奖励机制（准确率奖励 + 格式奖励），采用组相对策略优化（GRPO）算法，降低RL训练计算成本。训练过程包括冷启动、推理为中心的RL、拒绝采样和全领域SFT、全领域RL等阶段，逐步提升模型的推理、通用和安全能力。
GRPO算法创新：GRPO通过构建模型输出群组计算相对奖励估计基线，避免使用与策略模型相同大小的评论模型，简化优势值计算，提升训练稳定性和效率，在大规模强化学习任务中表现出色。
3. 模型对比与技术探讨
推理路径对比：与STaR-based方法相比，纯RL方法更注重直接激活基座模型推理潜力，通过构建规则奖励和设计RL数据提升推理能力，而STaR方法在复杂数学推理任务中自我迭代存在局限 。
蒸馏与强化学习对比：蒸馏可将大模型的高阶推理范式传递给小模型，但更多拟合数据模式；强化学习通过试错学习推理规律，泛化性更强。合理的数据构建和奖励机制设计对提升模型能力至关重要。
4. 多模态拓展与未来展望
多模态发展方向：多模态场景下，模型可通过模态穿透和联动提升强推理能力，但面临传统奖励难以捕捉多元偏好、模态交互复杂等挑战。基于多模态模型扩展或利用LLaVA思路进行模块扩展，是实现多模态强推理的可能路径。
未来技术展望：未来模型发展需解决长思维链可解释性、模态扩展与穿透、强推理赋能Agentic发展、模型监管和安全保证等问题。如通过结合多种方法提升可解释性，利用语言反馈优化多模态对齐，克服内存和记忆模块挑战实现强推理赋能，以及关注模型弹性和改进对齐算法确保安全对齐。
《2025年DeepSeek-R1、Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告》
