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　　传统大模型训练依赖强化学习（RL），通过调整参数优化模型性能，但其推理能力的提升常受限于固定架构。此次论文首次提出“推理时Scaling”概念，即在不改变模型参数的前提下，通过动态调整奖励机制实现性能跃升。

　　实验数据显示，该方法在GSM8K数学推理测试中准确率提升12%，代码生成任务的执行成功率提高19%。论文已在arXiv平台公开（），代码与部分模型权重将逐步开源。

　　此次突破延续了DeepSeek“高效低成本”的技术路线。据披露，DeepSeek-GRM的训练成本仅为同类模型的1/5，其采用的FP8混合精度训练与多令牌预测技术，大幅降低了对算力的依赖。这与OpenAI等企业动辄上亿美元的开发成本形成鲜明对比。

　　值得关注的是，论文中提及的元奖励模型框架，可直接应用于现有大模型升级。清华大学人工智能学院教授沈阳评价称：“这不仅是方法论的创新，更为开源社区提供了可复用的工具链，有望加速全球AI技术民主化进程。”

　　：论文发布恰逢此前传闻的R2计划发布时间（4-5月），且内容聚焦推理优化，与R2定位高度契合。

　　：DeepSeek-GRM采用的负载均衡策略与知识蒸馏技术，与R1模型一脉相承，为其迭代奠定基础。

　　：OpenAI近期宣布将开源推理模型，被解读为应对DeepSeek技术压力的举措，侧面印证R2可能具备颠覆性潜力。

　　不过，DeepSeek官方尚未确认R2发布时间。3月11日，公司曾辟谣“3月17日发布R2”的传闻，表明其对产品节奏把控谨慎。分析人士推测，此次论文或是R2发布的“技术白皮书”，后续可能通过分阶段开源策略逐步推进。

　　此次合作凸显中国产学研协同创新的优势。清华大学在算法理论上的积淀，与DeepSeek工程化能力的结合，形成“理论-实践”闭环。值得关注的是，论文作者名单中近半数为华人研究者，且训练数据包含高质量中文语料，为中文场景优化提供独特优势。

　　正如论文结语所言：“当模型学会在推理中自我反思，我们离通用人工智能（AGI）又近了一步。”这场由中美技术竞赛推动的AI革命，正悄然改写全球科技权力版图。

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