H3：主要观点

• 曾认为 LLM 有根本缺陷的人开始转变态度，称现有进展并非仅因 LLM，但这种说法错误。
• DeepSeek R1 是纯解码器自回归模型，无显式符号推理或表示。
• R1 Zero 在无需监督微调情况下有类似推理能力，通过强化学习和奖励函数可提升推理。
• S1 论文表明只需少量示例（1000 个）模型就能构建复杂推理步骤并解决数学问题，预训练已学习到推理所需表示。
• 推理模型就是 LLM，称 LLM 是死胡同的观点错误，改变历史和术语以迎合观点不可接受。

H3：关键信息

• 52 天前 antirez 发布，有 41287 次浏览。
• 提及 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 等模型。
• 强调 R1 的结构及相关训练方式。
• 指出预训练对模型推理能力的重要性。

H3：重要细节

• 对不同模型的结构和特点进行分析，如 DeepSeek R1 是纯解码器。
• 说明 R1 Zero 通过特定方式提升推理能力。
• 引用 S1 论文的相关内容，如少量示例的作用。
• 批判为迎合观点而改变历史和术语的行为。