142页长文揭秘DeepSeek-R1「思维大脑」，开启全新「思维链学」研究
距离DeepSeek-R1这只「巨鲸」引发的全球AI海啸似乎刚刚平静下来，但推理模型已经成为了AI宠儿。
不论是Gemini 2.5Pro，还是o3，o4-mini，以及所有人都在期待的DeepSeek-R2，都是推理模型。
R1的出现带火了推理模型外，也催生了一个新的研究领域:思维链学（Thoughtology）。
魁北克人工智能研究所联合麦吉尔大学和哥本哈根大学最近发布了这一研究领域的详细研究，这份长达142页的报告深入探讨了R1的思维链。
同时这份研究报告也登上了HuggingFace的Daily Papers。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2504.07128
研究团队从DeepSeek-R1推理的基本构件出发，分析其推理链的长度对性能的影响、对长或混乱上下文的处理能力、安全性和文化问题、以及它在人类类比语言处理和世界建模中的表现。
研究报告涵盖了多个独特的维度:安全性、世界建模、忠诚度、长情境等。
研究结果发现几个关键亮点:
DeepSeek-R1存在一个「推理甜点区」（sweet spot），即过多推理反而损害性能。
模型倾向于反复沉溺在已探索的方案中，阻碍进一步探索。
相比不具备推理能力的版本，DeepSeek-R1展现出更高的安全风险，这可能对安全对齐的LLM构成挑战。
还有更丰富的研究细节，让我们开始吧。
DeepSeek-R1「思维链学」（Thoughtology）
一个人所取得的成就，或未能达成的目标，都是其思想的直接结果。
——James Allen，《As a Man Thinketh》
模型的推理能力正在发生一种质变——推理不再仅靠提示引导，而是内嵌在模型本身中。
类似DeepSeek-R1这样的「大推理模型」（Large Reasoning Models， LRM）标志着LLMs处理复杂问题方式的根本转变。
DeepSeek-R1首次公开推理过程，但是最受伤的是OpenAI。
OpenAI的o1（2024）是首个展示LRM巨大潜力的模型，但OpenAI并未公开其推理过程。
所以R1一亮相就惊艳了世人，把o1拍死在沙滩上，也让AI的竞争之路选择了开源。
另外一个让R1备受尊崇的原因就是成本，R1模型不仅在性能上可以与o1媲美，而且计算效率更高，成本更低，相信你还记得550万美元，只有o1的3%等数据。
而DeepSeek-R1最让人兴奋的原因依然还是开源:不仅训练过程、代码和模型权重对外公开;而且「思维过程」也面向所有人开放。
研究团队称「DeepSeek-R1思维链的透明访问权」是一种独特的研究机会!
研究人员借此可以系统性地分析其推理行为，最终形成「思维链学」（Thoughtology）。图1.1展示了普通LLM和LRM输出之间的对比。
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