刚刚，DeepSeek最新发文，V3/R1训练细节全公开，信息量巨大

今天，《人工智能生成合成内容标识办法》正式实施。

该办法第四条明确规定需对符合要求的AI生成合成内容添加显式标识。

响应最新监管要求的DeepSeek随即发布官方公告：所有AI生成内容将严格标注「AI生成」标识，并郑重提醒用户不得恶意删除、篡改或隐匿相关标识；

严禁利用AI技术制作传播虚假信息。

此次同步发布的《模型原理与训练方法说明》，系统披露了DeepSeek技术路线细节。

聚焦DeepSeek V3/R1系列模型的训练机制可见： 大模型训练包含预训练与优化训练两大核心阶段。

预训练阶段通过自监督学习构建基础语言能力；

优化训练（微调）则采用SFT（监督微调）、RL（强化学习）等技术提升任务执行精度与人类偏好适配度。

在参数规模方面，最新版DeepSeek-V3-0324模型参数总量达6850亿级规模。

训练过程中通过梯度下降算法迭代优化参数值以提升模型性能。

数据治理方面呈现双轨制特征：预训练阶段主要采用公开文本数据与经过脱敏处理的互联网文本数据构建语料库；

优化训练阶段则基于研究团队自主生成的问答对数据展开——其中极少数数据构造可能参考用户输入内容。

为保障数据安全与隐私保护： 1. 预训练阶段通过多层过滤机制剔除违规内容 2. 采用算法+人工审核降低统计偏见 3. 用户输入相关数据经加密处理并实施严格去标识化 4. 用户享有数据退出选择权 推理阶段采用自回归生成方式，在概率计算基础上预测最优词汇序列组合输出结果（涵盖文字、表格、代码等形式）。

值得注意的是： – 模型不存储原始训练文本副本 – 生成过程基于语言结构理解而非简单检索复制 – 输出结果包含显著位置的风险提示标识 针对AI技术固有的”幻觉”缺陷（即生成错误或失实信息），DeepSeek通过高质量数据筛选、对齐策略优化及RAG检索增强等技术手段持续降低风险发生率，并在产品界面多处设置警示提示——尤其强调医疗、法律等专业领域输出仅供参考之用。

风险管控体系贯穿研发全周期： – 安全对齐训练植入人类价值观准则 – 建立覆盖隐私保护、版权合规的数据安全防护体系 – 提供用户知情权与数据控制权（包括历史记录删除等） （参考资料：https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.html）