DeepSeek-R1学术引用指南：正确引用arXiv:2501.12948论文

原创 于 2025-09-16 01:40:03 发布 · 667 阅读 ·
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DeepSeek-R1学术引用指南：正确引用arXiv:2501.12948论文

【免费下载链接】DeepSeek-R1-Zero 探索新一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero以大规模强化学习训练，展现卓越推理能力，开启无限可能。我们开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，以及基于Llama和Qwen系列优化的六款压缩模型，助力科研社区创新突破。 【免费下载链接】DeepSeek-R1-Zero 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero

引言：为什么正确引用至关重要

你是否在学术写作中遇到过引用格式混乱、信息不全的问题？是否因引用格式错误导致论文被拒或影响学术声誉？本文将系统解决DeepSeek-R1系列模型（arXiv:2501.12948）的引用难题，确保你的学术引用准确规范，提升研究可信度。

读完本文你将获得：

  • 6大主流引用格式的标准模板（APA/MLA/Chicago等）
  • 引用时需包含的核心元数据清单
  • 常见引用错误及规避方法
  • 模型家族引用区分指南（含R1-Zero/R1/Distill系列）
  • 官方推荐的引用示例与说明

1. 核心引用元数据解析

1.1 必选元数据清单

元数据项详细信息重要性
论文标题"DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning"⭐⭐⭐⭐⭐
作者DeepSeek-AI (机构作者)⭐⭐⭐⭐⭐
发表年份2025⭐⭐⭐⭐⭐
arXiv编号arXiv:2501.12948⭐⭐⭐⭐⭐
报告类型预印本 (Preprint)⭐⭐⭐⭐
模型版本DeepSeek-R1/DeepSeek-R1-Zero/特定Distill模型⭐⭐⭐
访问日期引用时的实际访问日期⭐⭐

1.2 元数据获取来源

论文核心元数据可通过以下官方渠道验证：

  • GitHub仓库README.md (https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero)
  • arXiv论文页面 (https://arxiv.org/abs/2501.12948)
  • 模型卡片 (HuggingFace Model Card)
# 元数据验证示例代码
def validate_citation_metadata(metadata):
    required_fields = ["title", "author", "year", "arxiv_id"]
    missing = [field for field in required_fields if field not in metadata]
    if not missing:
        print("✅ 元数据完整")
        return True
    print(f"❌ 缺失必要字段: {missing}")
    return False

# 官方元数据示例
official_metadata = {
    "title": "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning",
    "author": "DeepSeek-AI",
    "year": "2025",
    "arxiv_id": "arXiv:2501.12948",
    "type": "preprint"
}

validate_citation_metadata(official_metadata)  # 返回True

2. 六大引用格式标准模板

2.1 APA格式 (美国心理学会)

期刊文章格式:

DeepSeek-AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948.

引用示例:

DeepSeek-R1模型通过大规模强化学习直接在基础模型上训练，无需监督微调即可获得卓越推理能力(DeepSeek-AI, 2025)。

2.2 MLA格式 (现代语言协会)

DeepSeek-AI. "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning." arXiv preprint arXiv:2501.12948, 2025.

2.3 Chicago格式 (芝加哥)

注释-参考文献格式:

DeepSeek-AI. 2025. "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning." arXiv preprint arXiv:2501.12948. https://arxiv.org/abs/2501.12948.

作者-日期格式:

DeepSeek-AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948. https://arxiv.org/abs/2501.12948

2.4 IEEE格式 (电气电子工程师协会)

[1] DeepSeek-AI, "DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning," arXiv preprint arXiv:2501.12948, 2025.

2.5 GB/T 7714-2015格式 (中国国家标准)

顺序编码制:

[1] DeepSeek-AI. DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning[EB/OL]. [2025-01-25]. arXiv:2501.12948. https://arxiv.org/abs/2501.12948.

2.6 BibTeX格式 (LaTeX)

@misc{deepseek2025r1,
    title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning},
    author={DeepSeek-AI},
    year={2025},
    eprint={2501.12948},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

3. 模型家族引用区分指南

3.1 模型家族关系图

mermaid

3.2 不同模型引用示例

模型引用格式示例使用场景
DeepSeek-R1-Zero"We use DeepSeek-R1-Zero (DeepSeek-AI, 2025), a model trained via large-scale reinforcement learning without supervised fine-tuning..."讨论零监督微调RL方法时
DeepSeek-R1"DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025) incorporates cold-start data before RL to address issues of endless repetition..."通用推理能力评估时
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"We evaluate on DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, a dense model distilled from DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025) based on Qwen2.5-32B..."特定蒸馏模型实验时

4. 常见引用错误及修正案例

4.1 错误类型与修正对照表

错误类型错误示例修正后示例
遗漏arXiv编号"DeepSeek-AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning..."添加"arXiv:2501.12948"
作者名错误"DeepSeek AI. (2025)..."改为"DeepSeek-AI" (连字符格式)
标题不全"DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability..."使用完整标题
模型版本混淆"DeepSeek-R1-Zero (arXiv:2501.12948) demonstrates..."如讨论R1-Zero需明确说明
报告类型错误"DeepSeek-R1. Nature, 2025..."正确标注为"arXiv preprint"

4.2 错误引用检测工具

def check_citation_errors(citation_text):
    errors = []
    # 检查arXiv编号
    if "arXiv:2501.12948" not in citation_text:
        errors.append("缺失arXiv编号: 应包含'arXiv:2501.12948'")
    # 检查作者格式
    if "DeepSeek-AI" not in citation_text:
        errors.append("作者格式错误: 应为'DeepSeek-AI'")
    # 检查年份
    if "2025" not in citation_text:
        errors.append("年份错误: 应为2025年")
    return errors

# 测试错误引用
bad_citation = "DeepSeek AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning..."
print(check_citation_errors(bad_citation))
# 输出: ["作者格式错误: 应为'DeepSeek-AI'", "缺失arXiv编号: 应包含'arXiv:2501.12948'"]

5. 官方推荐引用规范

5.1 GitHub官方引用说明

根据DeepSeek-R1项目README.md (访问于2025年9月)，官方推荐引用格式如下：

@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
      title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning}, 
      author={DeepSeek-AI},
      year={2025},
      eprint={2501.12948},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.12948}, 
}

5.2 引用时的最佳实践

  1. 区分模型引用场景

    • 讨论整体方法时引用论文
    • 使用特定模型时需同时注明模型名称和论文

  2. 引用更新策略

    • 若论文正式发表，应优先引用期刊版本
    • 保留arXiv版本引用作为补充

  3. 引用完整性原则

    • 同时包含论文引用和模型访问链接
    • 示例："DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (DeepSeek-AI, 2025; https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)"

6. 完整引用示例库

6.1 学术论文引用示例

示例1: 正文引用 (APA格式)

近年来，大型语言模型的推理能力取得显著进步。DeepSeek-R1模型通过创新的强化学习方法，直接在基础模型上训练，无需传统的监督微调阶段即可实现复杂推理(DeepSeek-AI, 2025)。其6710亿参数的混合专家(MoE)架构，在激活370亿参数时就能在MMLU等 benchmark上达到90.8的Pass@1分数，超过OpenAI o1-mini (DeepSeek-AI, 2025, Table 1)。

示例2: 方法部分引用 (IEEE格式)

本文使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型进行实验，该模型是基于Qwen2.5-32B通过DeepSeek-R1生成的数据蒸馏得到的密集型模型[1]。与原始Qwen2.5-32B相比，蒸馏模型在AIME数学 benchmark上的表现提升了28.6%，达到72.6的pass@1分数[1, Table 2]。

6.2 技术报告引用示例

技术报告引用格式 (GB/T 7714-2015):
[1] DeepSeek-AI. DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning[EB/OL]. [2025-09-16]. arXiv:2501.12948. https://arxiv.org/abs/2501.12948.

模型使用说明:
本项目采用DeepSeek-R1-Zero模型进行推理任务，该模型是DeepSeek-R1系列的零监督微调版本，通过纯强化学习训练获得自验证、反思等推理行为[1]。实验中设置温度参数为0.6，最大生成长度32768 tokens，符合官方推荐配置[1, Sec. 6]。

7. 引用资源与工具

7.1 引用格式生成工具

  • 官方推荐: arXiv引用生成器 (https://arxiv.org/abs/2501.12948)
  • 通用工具: Zotero/Mendeley的DeepSeek-R1文献条目
  • 代码集成: GitHub Action自动生成引用格式

7.2 引用管理模板

{
  "citation": {
    "title": "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning",
    "author": "DeepSeek-AI",
    "year": "2025",
    "arxiv_id": "arXiv:2501.12948",
    "type": "preprint",
    "formats": {
      "apa": "DeepSeek-AI. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948.",
      "bibtex": "@misc{deepseek2025r1, title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning}, author={DeepSeek-AI}, year={2025}, eprint={2501.12948}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}}",
      "ieee": "[1] DeepSeek-AI, \"DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning,\" arXiv preprint arXiv:2501.12948, 2025."
    }
  }
}

结论与后续步骤

正确引用学术成果是科研诚信的基础，也是对作者工作的尊重。本文提供的DeepSeek-R1引用指南涵盖了主流引用格式、常见错误规避、模型版本区分等关键内容，可帮助研究人员准确引用arXiv:2501.12948论文。

后续建议:

  1. 收藏本文以备引用时参考
  2. 在引用前通过官方渠道验证元数据
  3. 区分不同模型版本的引用方式
  4. 关注论文正式发表后的更新引用信息

若在引用过程中遇到问题，可通过以下方式获取帮助:

  • 项目GitHub Issues: https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero/issues
  • 官方邮件支持: service@deepseek.com

请点赞/收藏/关注本指南，以便在需要引用DeepSeek-R1系列模型时快速查阅。下期预告:《DeepSeek-R1模型调优指南：从参数配置到推理加速》

附录: 模型家族完整引用表

模型全名引用标注方式适用场景
DeepSeek-R1-ZeroDeepSeek-R1-Zero (DeepSeek-AI, 2025)讨论零监督RL方法
DeepSeek-R1DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025)通用推理能力讨论
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B (DeepSeek-AI, 2025)轻量级模型应用
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (DeepSeek-AI, 2025)中等规模部署
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (DeepSeek-AI, 2025)高性能密集模型
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BDeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (DeepSeek-AI, 2025)大尺寸蒸馏模型

【免费下载链接】DeepSeek-R1-Zero 探索新一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero以大规模强化学习训练，展现卓越推理能力，开启无限可能。我们开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，以及基于Llama和Qwen系列优化的六款压缩模型，助力科研社区创新突破。 【免费下载链接】DeepSeek-R1-Zero 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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