全球首发！高中生论文创造历史，美国公司发出质疑“抄袭”

十大品牌 2025年09月20日 03:12 0 aa

就在大家争论那个人工智能比较厉害的时候，DeepSeek却再度创造历史！

DeepSeekR1不仅登上了全球顶级期刊《自然》的封面，还首次公开惊人的训练成本，仅仅只需要29.4万美元。

比一个高管的年薪都低，却能够训练出能与OpenAI o1相提并论的推理模型。

而创造历史的竟然只是一位17岁的高中生！

首个通过同行评审的大模型

DeepSeekR1是全球首个通过权威期刊同行评审的主流大语言模型。

你可能不知道这意味着什么？

简单来说现在大家常见的OpenAI、Google、Anthropic的人工智能模型，虽然称得上是行业巨头但也只发布了技术报告，从未接受过学术界的严格检验。

左边是 OpenAI 的 CEO Sam Altman，右边是微软 CEO 纳德拉

而DeepSeekR1是第一个在经过同行评审后发表的主流LLM，这也让人工智能核心朝着透明化迈出惊喜的一步。

现在大部分科技巨头出于商业竞争考虑，都选择在把自己的核心技术藏着掖着，而DeepSeek却选择了完全开放的路线。

从今年2月12日投稿到7月17日接收，DeepSeek团队经历了整整5个月的严格评审过程。

8位专家从原创性、方法论和鲁棒性等维度进行了全方位评估，论文还同步公开了审稿意见和作者回复。这种透明度在AI行业内绝对是史无前例的。

而核心技术的透明也影响到了行业内的发展，Nature还专门发表了一篇社论《提交LLMs成果：为何同行评议对AI模型有益》，明确呼吁更多AI公司接受学术出版审查。

29.4万美元的成本神话

如果说学术成就让人敬佩，那么成本数据则让人震惊。

DeepSeeK首次公开透露了，R1-Zero加上SFT数据生成再加上R1的整个训练过程，总共只花了29.4万美元。

整个训练过程使用了648张H800GPU，其中R1-Zero训练耗时198小时，R1训练约80小时，构建SFT数据集消耗约5000 GPU小时。

即便加上此前V3基础模型约600万美元的投入，总成本仍远低于业界普遍认为的数千万美元标准。

要知道OpenAI训练o1系列模型耗资数千万美元。相比之下，DeepSeek的成本效益简直是天文数字级的差异。

可以说是成本直接打了五折，省下来钱的钱堪比美国人工智能研究所管理层几年的工资。

更重要的不是成本本身而是它背后代表的技术路径。

DeepSeek证明了，通过巧妙的算法设计和训练策略，完全可以用更少的资源达到相同甚至更好的效果。

这种"少而美"的理念可能会彻底改变AI行业的发展模式。

17岁年轻力量

这篇划时代的论文作者名单中，有一个特殊的名字那就是涂津豪。

作为上海建平中学高二年级的学生，他既要平衡数理化等学科的日常学业，又要挤出课后、周末的时间深耕 AI 领域。

这种 “双线并行” 的状态，反而成了他独特的优势：校园里的数学课堂为他打下了逻辑基础，而自主探索的AI实践则让他学会将理论转化为解决问题的工具。

真正让他在 AI 圈崭露头角的，是去年开源的 “Thinking-Claude” 项目。

这套专为增强Claude推理能力的提示词方法论，并非停留在 “纸上谈兵” 的理论层面：当时市面上的大模型虽能输出答案，却常因 “推理步骤模糊” 导致结论不可靠，涂津豪便瞄准这一痛点，设计出 “结构化提示词体系”。

通过 “目标拆解加场景引导加逻辑校验” 三层设计，让Claude在处理数学证明、复杂决策类问题时，能清晰输出每一步推理链。

项目在GitHub开源后，短短5个月就收获了 15.6k 星标，不仅有来自斯坦福、MIT 的研究者在论文中引用这套方法，甚至有电商平台将其优化后，用于智能客服的 “售后纠纷逻辑梳理”，让 AI 的回复从 “模糊安抚” 变成 “有理有据的解决方案”。

2024年阿里巴巴全球数学竞赛中，AI赛道的竞争堪称 “神仙打架”：全球23个国家的527支队伍参赛，选手既有高校 AI 实验室的团队，也有科技公司的算法工程师，核心考核目标是 “用 AI 解决高阶数学优化问题”。

既要攻克 “多变量非线性规划” 这类纯数学难题，又要通过 AI 算法实现高效求解。

涂津豪没有组建团队，仅凭个人之力，设计出融合 “强化学习 + 蒙特卡洛树搜索” 的解决方案：他先通过数学建模将问题转化为 “AI 可理解的状态空间”，再用强化学习训练 AI 在 “试错” 中找到最优解题路径。

最终他的方案不仅在准确率上以 92% 远超第二名的 78%，更将求解时间从平均40分钟压缩到 28 分钟，以绝对优势拿下全球第一。

重新定义AI竞争格局

有赞赏就有争议，OpenAI等公司此前曾指责DeepSeek"可能使用了ChatGPT的输出来训练R1"，但在Nature的严格审查过程中，DeepSeek团队正面回应了这些质疑，提供了充分的证据证明其技术路线的独立性和原创性。

DeepSeek R1登上Nature封面这一事件，可能标志着AI发展进入了一个新阶段。

AI模型的门槛不断降低，当开源成为可能，当学术界重新获得话语权，我们可能会看到AI领域出现真正的百花齐放。

不再是几家巨头垄断核心技术，而是更多的创新者、研究者、甚至是像涂津豪这样的高中生都能参与到前沿技术的开发中来。

编辑：木

信息来源：“界面新闻”——（DeepSeek论文登上《自然》封面，R1成为首个严格学术审查大模型）

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