DeepSeek im Stillen phát hành Phiên bản V2 của bài báo R1, công bố một số tiến bộ công nghệ quan trọng.

Về vấn đề tính xác thực của nội dung do mô hình lớn tạo ra, họ đã đưa ra cách giải thích chính thức. Liên quan đến hiện tượng mô hình thường xuyên nhắc đến OpenAI và ChatGPT khi trả lời, DeepSeek giải thích rằng đây không phải là thiết kế có chủ đích, mà bắt nguồn từ tình trạng khách quan của dữ liệu huấn luyện—kho ngữ liệu trang web khách quan có tồn tại một lượng lớn nội dung được tạo ra bên ngoài, những nội dung này khi được đưa vào huấn luyện mô hình cơ sở, đã tạo ra ảnh hưởng gián tiếp nhưng có thể đo lường được. Phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với việc hiểu các đặc điểm hành vi của LLM và tính phụ thuộc dữ liệu.

Đáng chú ý hơn là kế hoạch của họ về hướng khả năng trong tương lai. Bài báo rõ ràng liệt kê "kết quả có cấu trúc" và "sử dụng công cụ" như những hướng phát triển lõi của R2. Kết quả có cấu trúc cho phép mô hình sắp xếp thông tin theo định dạng cụ thể, nâng cao khả năng sử dụng trong các ứng dụng thực tế; sử dụng công cụ liên quan đến khả năng tương tác của mô hình với các hệ thống bên ngoài, điều này rất quan trọng để mở rộng ranh giới ứng dụng thực tế của mô hình suy luận. Những hướng lặp lại công nghệ này phản ánh xu hướng chuyển biến từ tạo văn bản thuần túy sang đa phương thức, khả năng tương tác mạnh mẽ.