大纲
- 大语言模型发展路线图
- 生成式AI发展历程（1945 - 2024）：回顾从ENIAC、图灵测试、达特茅斯会议等早期事件，历经AI寒冬，到统计方法、神经网络再兴起，以及AGI、ASI的追求，重点阐述2014 - 2024年间生成式AI关键技术发展，如Attention、Transformer、Scaling Laws、GPT - 3、RLHF、ChatGPT、o1/R1等，介绍各技术在生成各类数据、建模、架构、法则、价值对齐和推理方面的作用。
- AGI路径预测：从技术角度预测人类所有职业实现AI自动化需30年，当下处于突破技术、明确路线图并可提出新技术路线阶段；1 - 5年处于应用型0 - 1前半段和垂类1 - 100阶段；5 - 10年处于第二个重大突破技术的概念完善阶段，可实现自动化科学研究等；10 - 20年处于第三个重大突破技术的概念形成阶段，AI能自组织、自管理等。同时指出可解释性与安全极具挑战，处于0 - 1阶段。
- 科学研究范式演变：介绍从第1范式经验科学（1600年，基于观察现象和经验）、第2范式理论科学（1950年，基于理论模型）、第3范式计算科学（2010年，基于数值计算和模拟）、第4范式数据驱动科学（2022年，基于大数据和数据建模等）到第5范式智能驱动科学（2023年，基于大模型和智能体）的演变。
- DeepSeek V2 - V3/R1技术原理：未详细展开，但提及R1训练速度快（3min/step），DeepSeek有快速迭代推理大模型的优势，R2可能很快发布，R1主要聚焦数学、代码、逻辑推理，要成为通用问题求解器需更多领域RL训练，同时给出科研人员在AI reasoning + research方面的参考资料。
- DeepSeek效应：现阶段DeepSeek R1注重推理能力提升，模型安全性有所降低，但模型安全和推理并不冲突，R1推理能力可应用于加强大模型安全，提出推理 + 安全需创新解决方案（待突破）。
- 未来展望：未具体阐述，文档结束于感谢和TJUNLP大模型基准测试。
中心思想
该文档由天津大学自然语言处理实验室的熊德意所作，围绕DeepSeek展开深度解读。首先梳理生成式AI及大语言模型的发展路线图，包括关键技术演进、AGI发展阶段预测和科学研究范式演变，为理解DeepSeek的技术背景提供宏观视角。接着介绍DeepSeek V2 - V3/R1的技术特点和发展方向，指出其在推理能力方面的优势与不足。然后分析DeepSeek R1在推理能力提升下的安全效应，强调推理与安全结合的重要性和面临的挑战。整体旨在让读者全面了解DeepSeek的原理、现状和效应，并对其未来发展有一定的展望和思考，同时为科研人员提供相关研究方向和参考资料。
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