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DeepSeek-R1 Kimi 1.5类强推理模型开发解读陈博远北京大学2022级“通班”主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督https://cby-pku.github.io/https://pair-lab.com/兼大对齐小组Outline2>DeepSeek-RI开创RL加持下强推理慢思考范式新边界>DeepSeek-R1Zero及RI技术剖析>Pipeline总览\DeepSeek-V3 Base DeepSeek-R1 Zero及Rl细节分析>RL算法的创新：GRPO及其技术细节>DeepSeek-Rl背后的Insights&Takeaways:RL加持下的长度泛化\推理范式的涌现>DeepSeek-R1社会及经济效益>技术对比探时>STaR-based Methods vs..RL-based Methods强推理路径对比(DS-Rl\Kimi-l.5\o-series)>蒸馏vs.强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways>PRM&MCTS的作用>从文本模态到多模态>其他讨论：Over-Thinking过度思考等>未来方向分析探讨>模态穿透赋能推理边界拓展：Align-DS-V>合成数据及Test-Time Scaling:突破数据再生产陷阱>强推理下的安全：形式化验证Formal Verification\审计对齐Deliberative Alignment>补充拓展：DeepSeek-V3解读
