一起学习

你将获得

• 增强大模型推理能力的四大范式
• 蒸馏 DeepSeek-R1 进行微调复现的思路
• DeepSeek-R1-zero 核心原理详解
• DeepSeek-R1 与 Deep Research开源复现项目解读

讲师介绍

主要研究方向为大模型训练及落地应用、知识图谱构建与 RAG 增强问答、多模态文档理解，目前申请发明专利十余项、论文数篇，近年来在 0GB-Wikikg2、CCKS 多模态实体对齐、ICPR 等国内外评测中获得多项冠亚军。开源项目 70 余项，具有广泛影响力。

课程介绍

DeepSeek-R1 的成功不仅为大模型的发展提供了新的方向，也为未来人工智能的研究和应用奠定了坚实基础。近期围绕 DeepSeek-R1 的讨论也越来越多，于是我们开设了这门前沿课程，希望能帮你拨开迷雾，更深入地了解大模型前沿知识，学习到 DeepSeek-R1 的核心技术，以及众多 DeepSeek-R1 开源项目的复现思路。

课程涵盖以下话题：

• 推理类模型是如何炼成的？
• DeepSeek-R1 类模型擅长做哪些事？
• 蒸馏 DeepSeek-R1 进行微调复现的思路是怎样的？
• 如何理解 DeepSeek-R1-zero中的核心技术（GRPO、奖励策略）？
• OpenAI 推出的 Deep Research 如何应用？
• DeepSeek-R1、Deep Research有哪些值得关注学习的开源项目？

PS：课程形式为视频课，不提供课件。

课程目录