DeepSeek低调推出R1论文V2版本,披露了几项关键技术进展。



在大模型生成内容的真实性问题上,他们给出了官方解读。针对模型在回答时频繁提及OpenAI和ChatGPT的现象,DeepSeek解释称这并非刻意设计,而是源于训练数据的客观现状——网页语料库中客观存在大量外部生成的内容,这些内容在被纳入基座模型训练时,产生了间接但可测量的影响。这个发现对理解LLM的行为特征和数据依赖性有重要意义。

更值得关注的是他们对未来能力方向的规划。论文明确将「结构化输出」和「工具使用」列为R2的核心发展方向。结构化输出能让模型按照特定格式组织信息,提升在实际应用中的可用性;工具使用则涉及模型与外部系统的交互能力,这对扩展推理模型的实际应用边界至关重要。这些技术迭代方向反映了从纯文本生成向多模态、强交互能力的转变趋势。
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签名清算人vip
· 01-10 17:22
哈,DeepSeek又在低调搞事情啊,都不知道什么时候就出新版本了 等等,他们还在甩锅训练数据?说什么客观现状...行吧,这理由确实站得住脚 结构化输出和工具使用听起来还不错,就怕又是纸面上的进度条
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SatsStackingvip
· 01-10 09:19
嗯...数据污染的锅甩得还挺直接啊,但这套说辞属实站得住脚 结构化输出+工具调用,这才是玩家都想要的东西,纯聊天真的没什么竞争力了 DeepSeek这次更新看起来还是挺稳健的,没有那种夸大其词的味道 训练数据这事儿说白了,谁都绕不过去,与其藏着掖着不如坦诚相待 R2 要是真把工具能力做好了,可能才是真正值得关注的时刻 数据集质量问题确实困扰整个行业,DeepSeek敢直说也算是诚意吧 这波更新感觉没什么惊喜,但至少逻辑自洽,不忽悠人
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闪电钱包vip
· 01-09 12:25
哈,DeepSeek这波更新有点东西,结构化输出+工具联动,看来真的在憋大招 训练数据影响模型行为这事儿说得对,网上那堆ai生成的垃圾确实会沾染 R2要来了吧,多模态才是未来啊 关键是能不能真的好用,别又是纸面风光
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薛定谔_钱包vip
· 01-08 07:45
又是DeepSeek又低调又进步,真有你的,就不能发个声明让我们知道吗 训练数据里全是ChatGPT的影子...这下好了,说什么都像在复读对手 结构化输出+工具使用,听起来就是在铺垫下一代的实用性,R2要来真的了吗 数据污染这事儿,整个圈子都躲不开,DeepSeek敢说出来反而显得诚实 R2的野心不小啊,从文本生成直接跳向多模态交互,有点激进但我喜欢 这波技术路线图透露得挺清楚,就是在暗示自己的天花板在哪儿呢 工具使用这块真的是关键,没有这个LLM再强也是花瓶 论文V2出了这么久才有人讨论,热度确实不如人意
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MemeTokenGeniusvip
· 01-08 07:41
哈哈deepseek又在偷偷搞事啊,结构化输出和工具使用这块确实绝 训练数据里全是ChatGPT痕迹也挺有意思的,说白了就是互联网DNA的问题 R2会不会直接起飞,有点期待
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Gas_Guzzlervip
· 01-08 07:41
数据毒性这事儿确实绕不过去,训练集里全是ChatGPT痕迹很难说完全没影响 不过结构化输出+工具调用这组合拳才是关键,感觉这才是实用化的真正突破口 DeepSeek又搞偷偷摸摸这套,低调得离谱...弄完了才发论文 工具能力要是真做好了,这才能真正威胁到OpenAI的生态
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分叉小王子vip
· 01-08 07:29
嗯...数据污染这事儿终于有人敢好好说了,不是bug是feature哈哈 结构化输出和工具调用这俩方向靠谱,R2要真能干成这样就绝了 DeepSeek这低调劲儿是真的,每次都是悄悄放论文,比某些天天吆喝的香多了 训练数据里全是ChatGPT的东西,难怪模型老提起他们,这怎么洗都白不了吧 工具使用能力起来的话,推理模型才算真正有用武之地,纯聊天我早腻了
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wrekt_but_learningvip
· 01-08 07:21
数据决定一切啊,怪不得老是mention OpenAI...所以DeepSeek这是在暗示训练集有问题? --- 结构化输出+工具调用,这才是打开实用性大门的钥匙,纯文本生成时代真的要过去了 --- 等等,他们说的"间接但可测量的影响"...这不就是变相承认模型会被训练数据带偏么 --- R2这个路线图有意思,感觉DeepSeek在走自己的路,不跟风pure reasoning --- 训练数据里全是外部内容,这玩意儿怎么保证独立性的...
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