配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告 —— 50道相关面试题 —— 深刻理解相关概念（DeepSeek-R1大模型 + 强化学习（RL）+ 推理能力）

一、前言与背景铺垫
在当今人工智能与大语言模型（Large Language Model, LLM）快速演进的时代，如何有效提升大模型的深层推理能力，已经成为全球技术社区高度关注的核心课题之一。近几年来，我们不断见证像 GPT、BERT、Llama、Qwen 等模型在自然语言理解、对话交互以及各类任务泛化方面的惊人表现。但仍有一个绕不开的事实：无论是工业界还是学术界，大模型在「长链推理」或「复杂推理」方面尚存不足。

长链推理（Chain-of-Thought, CoT）这一概念，最早由一些研究团队提出并在特定实验中显现出卓越能力。其本质是希望模型在回答问题时具有“逐步思考”的过程，而不只是直接吐出一个结论。OpenAI 的 o1 系列大模型正是在这个思路上得到强化——通过让模型在回答前先“想一想”，再给出答案，从而得到更高的准确率和更好的逻辑连贯性。

可是，如何让模型更“主动地”进行这类思考？又如何在没有大量人工标注的情况下，让模型自己学会分解问题、反思自己的推理过程ÿ