DeepSeek-R1 开源模型的突破
近年来，开源模型在人工智能领域的表现日益突出。DeepSeek 最近发布的 DeepSeek-R1 开源模型在多个测试中表现卓越，甚至在某些方面超越了 OpenAI 的 o1 正式版。这一突破性进展引发了 AI 业界的热议，许多专家认为开源模型正在改变大模型竞争的格局。
SWE-bench Verified 测试中的卓越表现
在 SWE-bench Verified 测试中，DeepSeek-R1 表现尤为突出。SWE-bench Verified 是一个专门用于评估语言模型在软件工程任务中表现的基准测试。DeepSeek-R1 在这一测试中取得了令人瞩目的成绩，尤其是在中型语言模型（<100B）中表现最佳。
SWE-RL 强化学习技术
DeepSeek-R1 的成功很大程度上归功于其采用的 SWE-RL 强化学习技术。这一技术通过使用软件进化数据和基于规则的奖励来增强语言模型在软件工程任务中的表现。具体来说，SWE-RL 技术包括以下几个关键步骤：
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数据整理：从 GitHub 获取事件和存储库源代码，聚合 PR 数据，并生成相关文件列表。
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数据过滤：通过多种过滤策略，确保数据的质量和唯一性。
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奖励建模：基于特定启发式选择高质量的 PR 种子，并计算奖励。
Llama3-SWE-RL-70B 的表现
通过 SWE-RL 技术训练的 Llama3-SWE-RL-70B 在 SWE-bench Verified 上实现了 41.0% 的成绩，这是中型语言模型中的最佳表现。这一成绩不仅超越了现有的大部分开源模型，甚至与一些领先的专有模型相媲美。
开源模型的未来展望
DeepSeek-R1 的成功不仅展示了开源模型在技术上的突破，也为未来的 AI 研究和发展提供了新的方向。Meta 首席 AI 科学家 Yann Lecun 认为，开源大模型正在超越闭源模型，并强调了开放研究和开源的力量。随着越来越多的开源模型在各项测试中取得优异成绩，AI 大模型竞争的格局或将发生重大变化。
结语
DeepSeek-R1 在 SWE-bench Verified 测试中的卓越表现，不仅证明了开源模型的技术实力，也为 AI 领域的未来发展提供了新的可能性。随着开源模型的不断进步，我们有理由相信，开放研究和开源的力量将推动 AI 技术迈向新的高度。
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