强化学习范式革新 - 强化学习(RL)成为AI模型性能提升的新范式 尤其体现在DeepSeek-R1和R1-Zero模型的突破性进展上 [2][3][20] - 传统预训练Scaling Law面临数据耗尽危机 Ilya Sutskever预测互联网数据作为预训练燃料的时代即将终结 [16][19] - 模型改进形成三支柱框架：预训练Scaling 测试时间计算(TTC) Scaling 强化学习微调Scaling 其中RL可形成自我改进闭环 [25][26] DeepSeek技术路径 - 创新性采用GRPO(组相对策略优化)替代PPO 移除价值模型和复杂奖励系统 计算开销降低50% [44][45][46] - R1-Zero完全摒弃监督微调(SFT) 通过硬编码验证器实现纯强化学习训练 但输出可读性差 [35][37] - R1模型分四阶段优化：冷启动SFT→GRPO→拒绝采样SFT→RL微调 平衡推理能力与人类可读性 [52][54][56] 去中心化应用潜力 - 训练场(Training Grounds)模块最具去中心化价值 可分布式生成数学/物理/编程等领域的验证型推理数据 [73][74][77] - PETALS框架实现模型层分布式托管 支持8位量化通信 176B参数模型可在消费级GPU协作推理 [92][94][98] - RL Swarm架构实现策略模型P2P协作学习 在Qwen-2 5B模型实验中输出质量提升30% [102][103][104] 硬件与算法协同 - FP8量化技术大幅降低内存需求 4000系以上NVIDIA显卡可支持 促进异构硬件参与 [84][87][89] - DiPaCo路径分片技术使MoE模型训练分布式成为可能 150M参数路径可匹配13B密集模型效果 [99][101] - 模块化专家系统(如HDEE)预示未来方向 异构领域专家可并行训练后集成 [106][107] 行业生态演进 - Hugging Face启动Open R1项目 旨在完全开源复现R1技术栈 [109] - Prime Intellect通过SYNTHETIC-1项目尝试分布式复制R1训练流程 [109] - 谷歌DeepMind与哈佛合作证明8位量化PPO训练速度提升1 5-2 5倍 [87]