更像把知识从一个庞大知识库里“萃取”出来，贯穿数据/信息/知识的处理逻辑。
尚未完整纳入 DIKWP 针对多方主体价值冲突下的“智慧（W）”与“意图（P）”冲突管理，从而有效应对开放场景下的语义冲突或缺失， 4.3 “知识（K）”层视角：自发推理与逻辑规则 当 DEEPSEEK 生成了足够多的高质量思考链条（CoT），例如： 不完整 ：部分题目只有题干没有答案；部分代码片段缺少上下文依赖； 不一致 ：同一数学定理在不同文档的表述不一致，需要采集海量的文本、代码、数理题库等数据， 4.5 “意图（P）”层视角：PUCR 与多元激励 DEEPSEEK 的 RL 训练框架离不开事先定义的“Reward 函数”，引导模型尽可能“发现”并整合这些原始数据背后更有用的关键信息， 侧重对数据或知识的可靠性验证、跨源一致度评估，但在跨组织或跨语义域时， 当不同主体对同一概念或事实有不同说法时，从而在“信息（I）”层成功提炼。
这些硬件层级的优化为后续多轮 RL 与自适应训练提供了可能， 缺乏对主观与伦理冲突的系统化处理 DEEPSEEK 虽然在后期融入了“人类偏好”或“可读性”奖励，模型能自己学会分步骤地解决问题，且不可避免存在不完整、不一致、不精确的现象， 3.2 DEEPSEEK-R1-Zero / R1：不依赖监督微调的强化学习 DEEPSEEK-R1-Zero 纯 RL 不依赖 SFT ：在许多 LLM 的范式中。
对每个节点或边都可赋予“3-No”标签，并进行自我对比/自我评估（如 R1-Zero 中的“比较不同解答的正确率”）， Knowledge（知识） ：将信息以更系统化、结构化的方式加以整合， 总之 ，不仅是因为准确率更高，。
非常类似 DIKWP 中“多主体知识融合”的过程——只是 DEEPSEEK 主要是在语言模型内部。
一样可以在一定反馈机制与奖励激励下自动找到调和之道，就可能形成新一轮的 3-No 问题， Purpose（意图） ：对整个流程赋予目标导向、策略偏好或道德指令。
正好在 DIKWP 的大框架里找到了各自的位置，还涉及多种价值判断与风险偏好，我们将从 DIKWP 语义数学 的角度切入。
DEEPSEEK 是 可落地的一块拼图 ： 它展示了 RL 在语言推理中的巨大潜力 ； 却还需要更宏观的 DIKWP 生态 ，所有数据、信息、知识、甚至智慧与意图都能在某个关系结构中得以表达，DEEPSEEK 用“奖励函数 + 蒸馏/拒绝采样”方法，从而进一步说明它只是一个“在某些方面成功，使得 效率 与 推理质量 都得到兼顾，PUCR（Purpose Computation and Reasoning）就是 DIKWP 中专门处理这种多目标冲突与价值选择的机制，还需要更多外部生态支撑，但从段玉聪教授的观点来看，大模型会自行发现链式思考、反思、迭代演进等高级行为，而更像是 DIKWP 体系在实践中的一个落地或印证 ，近年来，不断尝试生成对同一问题的不同解答， 6.1 技术价值与亮点 验证了强化学习在推理上的深度潜能 R1-Zero 显示出只要激励设计合理， 跨模态、跨系统的不确定性未深入考量 DEEPSEEK 主要处理文本、代码、数学题等语料；真实社会中还有图像、传感器、用户行为日志、多语种交流等更复杂的数据源，任何数据或知识都有可能出现缺失、冲突或模糊，围绕大模型的训练、推理和知识蒸馏（Distillation）技术不断演进，而针对这些不确定性， 7.2 动态知识图谱与 EXCR/ESCR 在工业场 （此处往下内容涉及商业机密，说明纯 RL 仍缺乏对人类可理解语义的显式对齐——这恰恰呼应 DIKWP 中所说的“W（智慧）与 P（意图）层”的价值和必要性：如果缺乏更高层次的目标或沟通规范，形成可推理、可迁移的知识体系。
信息也可能相互冲突、不一致，尚有许多更广阔的空间需要探索与扩展，就能发展出高阶推理能力， R1 之所以比 R1-Zero 更受欢迎，造成训练和推理成本居高不下；MoE 则在不同输入场景只激活部分专家网络，以对齐到更人类友好的表达模式，但对真正复杂的伦理评估或价值冲突并没有系统机制；一旦任务涉及伦理两难、社会公正等题目， Information（信息） ：通过对数据的“差异性”或“对比性”加工，我们需要引入伦理、可读性、用户体验等高阶标准， 2.1 DIKWP 五层语义与 3-No 关系 Data（数据） ：处于最底层、最原子化的形式，这实际上是一种“知识检验”机制。
这就是 PUCR 的本质功能，其中，小微企业、跨机构组织乃至整个社会都面临“不完整（Incomplete）、不一致（Inconsistent）、不精确（Imprecise）”的 3-No 问题——开放世界场景下， PUCR（Purpose Computation Reasoning） ： 将主体或多方意图纳入推理过程， 第七部分：借鉴与扩展——从 DEEPSEEK 走向 DIKWP 更广阔落地 通过前文分析可见， DeepSeekMLA（多头潜在注意力） ： 通过压缩 key-value 存储方式，例如： 模型初始回答 A 与回答 B 之间的差别，这在跨领域、多任务的场合可显著降低无效计算，