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《自然》杂志指出，如此总结DeepSeek-R1带来的进步：如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤，那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似，但这对人工智能有极大挑战，需要人工干预来添加标签和注释。

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论文摘要中表示，推理能力作为人类智能的基石，能够支持从数学问题求解、逻辑演绎到程序编写等复杂认知任务。人工智能领域的最新进展表明，当大型语言模型（LLMs）的规模达到足够程度时，能够展现出包括推理能力在内的涌现性特征，然而，要在预训练阶段实现这类能力，通常需要耗费大量计算资源。