从DeepSeek R1的复现看深度思考模型的未来｜ML-Summit 2025

备受瞩目的 2025 全球机器学习技术大会（ML Summit 2025）将于 4 月 18-19 日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店召开。本次盛会由 CSDN & Boolan 联合主办，汇聚了超 50 位来自学术界和工业界顶尖专家，共同探讨智能体、联邦学习、多模态大模型等热门 AI 技术实践。

作为全球机器学习技术大会的老朋友，新浪微博首席科学家及 AI 研发部负责人张俊林将带来《从 DeepSeek R1 的复现看深度思考模型的未来》的精彩分享。

张俊林作为「大模型技术拆解得最通透的实战派」，在 2024 年的机器学习技术大会上，他对 Gemini 多模态架构、OpenAI o1 技术的硬核拆解，让开发者直呼“终于有人讲透技术本质”。

从 DeepSeek R1 复现出发，洞见深度思考模型未来

DeepSeek R1 的开源引发了学术界和工业界对其复现研究的热潮，也为探索更强大的“深度思考”模型提供了新的视角。本次演讲将：

• 系统梳理技术脉络： 回顾 DeepSeek R1 开源后的各类复现研究，涵盖 SFT 阶段的轻量适配（如 S1）与 RL 阶段的创新实践。

• 深度解析训练范式： 重点剖析其核心的两阶段训练模式——如何通过冷启动微调结合多领域数据优化进行 SFT，以及如何运用 GRPO 强化学习与全场景对齐实现模型“深度思考”能力的跃迁。

• 探讨关键技术问题： 尝试解答一系列备受关注的核心问题，例如：强化学习（RL）的 Scaling Law 边界何在？影响 SFT 阶段蒸馏方法效果的关键因素是什么？如何科学地理解和解释 DeepSeek 团队提及的“Aha Moment”现象？

大模型时代，Scaling Law 依旧是核心驱动力。张俊林深入探讨 Grok 3 背后的 Scaling Law 本质，以及对大模型未来发展的启示。他提出，即使 Grok 3 耗费大量算力，仍然遵循预训练阶段增大模型尺寸的“传统”做法，这种做法的性价比值得进一步思考。

此外，张俊林通过用 S 型曲线叠加来解释大模型预训练、后训练以及推理阶段 Scaling Law 的各种现象，引发业界广泛关注。他认为，理解 Scaling Law 的关键在于理解 S 型曲线的叠加。具体可参考张俊林撰写的如下两篇文章，AI 科技大本营均有发表：

对于渴望紧跟大模型前沿、理解深度思考模型核心机制与未来方向的听众而言，张俊林的分享无疑是一场不容错过的知识盛宴。

ML Summit 2025：汇聚全球智慧，共绘 AI 新蓝图

2025 全球机器学习技术大会 (ML Summit 2025) 不仅是技术交流的平台，更是推动 AI 生态融合、促进行业协同创新的重要契机。大会设有 12 大技术专题，覆盖 AI 领域的前沿热点。此外，大会还将设置 AI 企业创新展区，展示最新的技术产品和解决方案。

我们诚挚邀请全球 AI 产业参与者积极加入 ML Summit 2025，共同探索 AI 的未来发展方向，推动 AI 在更广泛的应用场景中落地生根。期待与您在 ML Summit 2025 携手见证 AI 时代的新篇章！

▲2024全球机器学习技术大会展区盛况

我们诚邀全球 AI 产业参与者积极加入，共同捕捉前沿趋势，探索产业升级路径，推动 AI 走向更广阔的应用场景。期待在 ML Summit 2025，与每一位同行者携手见证 AI 时代的新篇章 ！