2025 年初的「DeepSeek 時刻」以超低訓練成本與強大推理能力震驚全球。一年過去,Hugging Face 回顧了這場變革對開源社群的深遠影響,包括 GRPO 強化學習演算法的普及、MoE 架構的廣泛應用,以及全球開發者如何擺脫對閉源巨頭的依賴,走向更自主、高效的本地部署與微調時代。這標誌著 AI 發展從「算力軍備競賽」走向「演算法與效率至上」的新紀元。
Hugging Face 發表 Open-R1 專案的第一階段更新,旨在完全開源重現 DeepSeek-R1。團隊目前專注於利用 TRL 庫中的 GRPO 演算法進行強化學習訓練,並已釋出初步的訓練配方、資料集與評估結果。報告中也探討了推理模型訓練中常見的「獎勵作弊(Reward Hacking)」與格式控制等技術挑戰。