Deepseek 发布了最新的推理模型 DeepSeek-R1-Lite-Preview, 在 AIME 和 MATH 基准测试中性能达到 o1-preview 的级别。新的推理模型提供全透明的推理过程,并会在近期提供开源版模型以及 API。

DeepSeek 发布 DeepSeek-R1-Lite-Preview 推理能力直逼 o1-preview

DeepSeek 发布 DeepSeek-R1-Lite-Preview 推理能力直逼 o1-preview

用经典蜗牛爬井问题对 DeepSeek-R1-Lite-Preview 和 Chatgpt o1-preivew 进行了测试。两者答案都正确,DeepSeek 的推理用了24秒,o1-preivew 用了大约5秒。

ChatGPT o1-preview 推理蜗牛爬井问题

DeepSeek-R1-Lite-Preview 推理蜗牛爬井问题

DeepSeek 详细推理过程

嗯,这道题挺有意思的。一口7米深的井里,有一只蜗牛,它白天往上爬3米,晚上会滑下2米。问蜗牛需要多少天才能爬出井口。首先,我得理解一下这个问题。蜗牛每天实际上净爬升多少呢?白天爬3米,晚上滑下2米,那每天净爬升1米。那如果这样算的话,7米的话,7天就能爬出去。但是,我觉得可能有哪里不对,因为最后一天可能不需要滑下去了,因为如果它已经爬出去了,晚上就不会再滑下去了。

所以,我需要更仔细地想一下。假设井深7米,蜗牛每天白天爬3米,晚上滑下2米。那么,第一天结束时,蜗牛的位置是3-2=1米。第二天结束时,是1+3-2=2米。第三天结束时,2+3-2=3米。第四天结束时,3+3-2=4米。第五天结束时,4+3-2=5米。第六天结束时,5+3-2=6米。第七天结束时,6+3-2=7米。

但是,按照这个计算,第七天结束时才到7米,但实际上,第七天白天爬3米,可以直接从6米爬到9米,已经超过了井口,所以它应该在第七天的白天就已经爬出去了,不需要等到晚上再滑下去。因此,实际上,蜗牛在第七天的白天就已经爬出去了,所以总共需要6天加上白天的一天,也就是7天。

不过,我再想想,第一天结束时1米,第二天2米,第三天3米,第四天4米,第五天5米,第六天6米,第七天白天爬到9米,超过了井深7米,所以确实是在第七天爬出去的。

但是,我觉得可能还有更简单的方法来计算这个问题。比如,考虑蜗牛每天净爬升1米,但是在最后一天,它可能不需要滑下去,所以总天数可能比单纯的净爬升天数少一天。

具体来说,如果井深是7米,蜗牛每天净爬升1米,那么理论上需要7天。但是在实际中,最后一天它可能在白天就已经爬出去了,所以可能少算一天。

不过,根据前面的计算,第七天白天它就爬出去了,所以总天数是7天。

不过,我再看看网上的类似问题,有些说是5天,有些说是7天,好像有不同的答案。可能是因为理解题意不同。

让我再重新理一下逻辑。假设井深7米,蜗牛白天爬3米,晚上滑下2米。

第一天:爬到3米,滑下2米,净1米。

第二天:从1米爬到4米,滑下2米,净2米。

第三天:从2米爬到5米,滑下2米,净3米.

第四天: 从3米爬到6米, 滑下2米, 净4米.

第五天: 从4米爬到7米, 滑下2米, 净5米.

Wait, 这里有问题。如果第五天白天爬到7米,就已经出井了,不需要滑下去了。所以实际上,第五天白天就已经出井了。

Wait, but根据前面的计算,第六天结束时是6米,第七天白天爬到9米,出井。那到底是第五天还是第七天?

看来我哪里算错了。

再重新来过。

第一天结束:1米。

第二天结束:2米.

第三天结束:3米.

第四天结束:4米.

第五天结束:5米.

第六天结束:6米.

第七天白天:从6米爬3米,到9米,出井。

所以,第七天出井。

但是,有人可能认为第五天白天爬到7米就出井了,不需要滑下去,所以第五天就出井了。

所以,可能有不同的理解。

可能题目的意思是井深7米,从井底算起,出井口就算出井了。

所以,如果蜗牛在某一天白天爬到或超过7米,就算出井了,不需要再滑下去。

那么,蜗牛每天早上从当前位置开始爬。

第一天早上:从0米爬到3米,晚上滑下2米,到1米.

第二天早上:从1米爬到4米,晚上滑下2米,到2米.

第三天早上:从2米爬到5米,晚上滑下2米,到3米.

第四天早上:从3米爬到6米,晚上滑下2米,到4米.

第五天早上:从4米爬到7米,出井了,不需要滑下去了.

所以,总共是5天.

看来我之前的计算有误,应该是5天。

可能我混淆了结束时的位置和出井的条件。

所以,正确答案应该是5天。

DeepSeek 详细展示了它的推理过程,尽管前两次推理出现了错误,但它通过反思机制进行了更正。让它发现自身推理错误的具体原因并不明确,看起来它能够通过互联网搜索类似问题的答案(也有可能这些信息来自其训练数据集)。