Il paper DeepSeek-R1 appare sulla copertina di Nature, Wenfeng Liang è l'autore corrispondente

Jinse Finance riporta che il 17 settembre, il paper DeepSeek-R1 è stato pubblicato come articolo di copertina su "Nature", con Liang Wenfeng, fondatore e CEO di DeepSeek, come autore corrispondente. Il team di ricerca ha dimostrato attraverso esperimenti che le capacità di ragionamento dei large language model possono essere migliorate tramite il puro reinforcement learning, riducendo il carico di lavoro umano e mostrando prestazioni superiori rispetto ai modelli addestrati con metodi tradizionali in compiti di matematica e programmazione. DeepSeek-R1 ha raggiunto 91.1k stelle su GitHub, ricevendo elogi dagli sviluppatori di tutto il mondo. Assistenti professori della Carnegie Mellon University e altri hanno valutato che si è evoluto da un potente ma opaco risolutore di problemi a un sistema capace di dialogo simile a quello umano. Nature, in un articolo editoriale, ha riconosciuto che si tratta del primo LLM mainstream pubblicato dopo peer review, rappresentando un passo positivo verso la trasparenza; la peer review aiuta a chiarire il funzionamento degli LLM, a valutarne l'efficacia e a migliorare la sicurezza dei modelli.