DeepSeek-R1的"思考"艺术,你真的了解吗？

大家好~，这里是ai粉嫩特攻队！今天我们来探讨一个引人入胜的话题——deepseek-r1究竟是何时“动脑”，又在何时选择“省力”？

最近有小伙伴提问：“听说现在的AI已经能‘推理’了，那它们每次回答问题都要经历一整套复杂的思维链（CoT）吗？”嗯……这个问题看似简单，其实背后隐藏着R1设计中的精妙逻辑。

举个例子，当你向R1打个招呼“你好”时，它肯定不会甩出一堆哲学推演吧？但如果问题是“如何用量子力学解释薛定谔的猫”，那它可能就得认真梳理一下思路了。

那么，这种智能行为背后的机制是什么？为什么有时候它像个严谨的学者，而有时又像个随意的聊天伙伴？

实际上，R1的训练数据分为两类：一类是推理类数据（包含问题、思考过程和答案），另一类则是非推理类数据（只有问题和答案）。来看看R1论文中相关的节选内容：

图片红线标记的内容对应以下三点：

在这个阶段（与初期冷启动时专注于推理不同），引入了其他领域的内容，从而提升模型在写作、角色扮演等通用任务上的表现。 对于非推理任务，如写作、事实问答、自我认知和翻译等，采用了DeepSeek-V3的流程，并部分使用了V3的监督微调（SFT）数据集。 不过像“你好”这类简单的对话，就不会触发思维链输出啦。 亲自动手试试

先问问它是谁，果然这个问题不需要深度思考！再问一个数学题，emmm，开始看到推理过程了~

图片图片总结来说，像R1这样的模型并不会机械地每次都生成推理步骤，而是根据任务复杂度灵活调整输出方式——该深入时深入，该简洁时简洁。

关于DeepSeek-R1“思考”机制的探索就到这里。AI的发展就像一座不断挖掘的知识宝库，我们的学习也永不止步。感谢大家一路同行，共同揭开这个有趣AI世界的面纱。