【核心算法篇十一】《DeepSeek对抗训练：提升模型鲁棒性的五大策略》
引言：为什么你的AI模型需要“疫苗”？
想象一下，你训练了一个数学学霸AI，它在常规测试中能拿满分，但只要题目里多打几个错别字，或者把数字顺序调换一下，它就完全懵圈——这就是模型缺乏鲁棒性的典型表现。
鲁棒性（Robustness），简单说就是AI的“抗干扰能力”。在真实世界中，数据噪声、对抗攻击（比如故意设计的误导性输入）、以及未知场景的突发情况无处不在。DeepSeek团队通过对抗训练技术，给模型打上了"系统性疫苗"，让AI不仅会解题，还能在"脏数据"和"恶意攻击"中保持稳定输出。
接下来，我们将深入剖析DeepSeek对抗训练的五大核心策略，从理论到实践，揭秘如何打造"打不死的AI小强"。
策略一：GRPO算法——让模型学会“小组对抗赛”
1.1 传统方法的致命缺陷
传统对抗训练常用FGSM（快速梯度符号