帮我找到deepseek的培训教程，我是一个技术小白

而DeepSeek R1则引入了纯强化学习（RL），不依赖大量的人类标注数据，而是让AI通过自我探索和试错来学习：DeepSeek R1在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后，便主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励：用于评估AI提供的最终答案是否正确，以此为AI提供答案准确度的反馈。格式奖励：强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间，以便人类观察模型的推理过程。正如Alpha Zero只训练了三天，就以100比0的战绩完胜Alpha Go Lee（战胜李世石的版本）。Alpha Go（老）：监督学习+强化学习。学习人类棋谱，也更接近人类职业棋手的风格，继承了人类的局限。Alpha Zero（新）：完全摒弃人类数据的纯强化学习。从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。大模型AI在纯强化学习（RL）下同样也展现出了超出人类研究员想象的成长潜力：“我们只需要简单的为其提供正确的激励措施，它就会自主开发高级的问题解决策略，RL有可能解锁新的人工智能水平。”*只不过Alpha Zero的强化学习更加专精棋类。而DeepSeek R1在训练中，更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。

这个版本甚至没有进行任何的初始引导，而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明，无需任何人类的监督训练，R1-zero自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务，还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤，探索解决问题的替代方法。——没错，AI在纯强化学习中，自发涌现出了更强的推理能力与顿悟时刻：*但因为没有微调，R1-zero的输出内容可读性差、语言混合，且风险不可控。所以我们见到的才是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的R1版本，确保AI生成内容的稳定、安全、道德、无害。纯强化学习，在Alpha Zero完胜所有人类棋手之后，再次点燃了AI全面超越人类的希望。当AI挣脱人类经验的束缚，真正的智能革命或许才刚刚拉开序幕。[heading2]💬附：DeepSeek R1完整训练过程[content]因文章定位与行文节奏设计，上文仅对影响R1涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeek-AI《DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948

DeepSeek-AI《DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948碎瓜-波斯兔子《Deepseek R1可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ大聪明-赛博禅心《DeepSeek R1是怎么训练的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1Y-twTlA老刘说NLP《可视化角度具象化理解DeepSeek-R1类推理大模型的习得进程》https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cATianzhe Chu et al.《SFT记忆，RL泛化：基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161Metaso长思考对话《RL和SFT在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC