阳光透过窗帘，落在电脑屏幕上。

张伟盯着屏幕，眼中闪烁着兴奋的光芒。

作为一名程序员，他最近被一条消息吸引了全部注意力：复旦大学的研究团队仅用200多行代码，就能低成本复现DeepSeek R1的“顿悟时刻”。

这个被称作“顿悟时刻”的神奇现象，在AI圈子里掀起了不小的波澜。

怎么可能这么简单、这么便宜？

张伟决定一探究竟。

每一个伟大的成果背后总有一支默默无闻的团队。

复旦大学知识工场实验室，由肖仰华教授带领，与梁家卿副研究员的团队，专注于AI领域的创新。

这次，他们带来了一个重量级的成果。

使用GRPO算法，只用了200多行代码就成功复现了DeepSeek R1的自发反思能力。

事情是这样的，DeepSeek是个复杂的模型，其训练过程中的“顿悟时刻”一直是研究热点。

这些时刻类似于人在解决问题时突然找到关键点的感觉。

这次复旦团队通过简化代码结构，不仅复现了这种神奇时刻，还极大地降低了资源和时间成本。

这听起来近乎不可思议，但事实便是如此。

操作过程听起来很复杂，但团队的实际做法却充满巧思。

他们使用了GRPO强化学习算法，并让参考模型和训练模型分开运行。

具体一点，参考模型能在另一张显卡上独立运作，这不仅避免了显存的浪费，还提升了模型的训练效率。

训练环境也做了细致优化，项目在一张显卡上优化训练，而另一张显卡则专门用作参考模型的推理。

这种解耦方式使得每一步都更高效。

此外，代码实现简洁，仅依赖于基础的深度学习库，如deepspeed和torch，无需使用ray这样的复杂框架。

他们还通过优化显存使用，确保模型能在合适的硬件资源下高效运行。

比如，项目作者提到，一张A800显卡加一张3090显卡，就能很好地完成训练，这让很多预算有限的研究者和开发者感到振奋。

实际效果可能比预想的还要好。

复旦团队使用Qwen2.5-3B和Qwen2.5-7B模型进行训练，通过几十步优化便可以看到清晰的“顿悟时刻”。

简单说，就是模型突然间能做出更加准确和逻辑严密的判断，这种突破性进展令人惊叹。

比如，在训练过程中，Qwen2.5-3B仅用了20步，模型在解决一个关于鸡蛋数量问题时，能够自发反思重新审视解题步骤。

而这个过程，只需要几元钱的成本。

Qwen2.5-7B的实验同样令人振奋，其正确率和格式遵循能力在短时间内就快速稳定下来。

这些结果显示，不仅复现了模型的原有能力，还让更多团队有机会在较低成本下进行类似研究，这无疑是一大步。

当然，再好的项目也有进一步改进的空间。

复旦团队也意识到针对组内答案同质化问题和长思维链显存占用问题，还有提升的空间。

之后，他们计划优化奖励机制，对同质答案进行重新分组，以提供更有效的训练信号。

同时，对于长文本思维链的问题，他们会考虑分阶段处理，减小显存压力。

现在的成功只是开始，未来他们还将推出更多优化版本，让模型训练变得更加高效。

每当我们谈起AI，总觉得它是一个遥不可及的领域，充满了高深莫测的算法和巨量的数据。

而复旦大学团队这次的成果，颠覆了我们的传统认知，用简洁的代码和经济实惠的资源，打开了神秘的大门。

张伟关上了电脑，但心中却点燃了一把明灯。

他开始思考，或许AI的真正价值，不在于它有多复杂，而在于我们如何用最简单的方法去实现最大的突破。

通过这次探讨，或许我们能明白，科技的进步并不是顶尖的科学家们在象牙塔里做高深研究，而是像复旦团队一样，真实的努力和创新，触手可及，点滴成海。

这不仅仅是AI界的新突破，更是对我们每一个平凡探索者的一次激励，相信未来的每一天都充满无限可能。