DeepSeek 的 R1 模型：AI 獨立思考的轉捩點？
近期DeepSeek的R1模型在AI界引起了廣泛討論，特別是其背後所使用的新訓練方法。R1-zero相較於R1，最關鍵的突破在於它展現了獨立於人類指導的思考能力。但這也引出了一個核心問題：為了追求AI模型更高的「人類可讀性」，我們願意犧牲多少性能？
R1-zero透過純粹的強化學習，發展出不依賴人類指導的思考能力。然而，這種獨立思考的代價是人類難以理解其決策過程。為了提升模型的可讀性，DeepSeek在R1中加入了獎勵函數，確保模型以更一致、更易於理解的方式「說話」，但這也直接導致了性能的下降。
這就涉及到一個重要的權衡：為了讓AI模型更易於人類理解和使用，犧牲性能是否值得？就像R1為了保持語言一致性而降低性能一樣，更多的人工干預（例如RLAIF）往往會降低模型的性能，