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今年1月，財或存續(xù)DeepSeek曾在arxiv公布了初版預(yù)印本論文，相較而言，此次發(fā)布在《Nature》的版本補充了更多模型細節(jié)，減少了描述中的擬人化說明。我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，受追僅使用純強化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。因此模型學(xué)會了推理，目前逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。

R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，理財力不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，公司開發(fā)團隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進行了微調(diào)。

由DeepSeek團隊共同完成、黃金含梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權(quán)威期刊《Nature》的封面。

這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，大漲待強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。高中時期，金理他成了知名保守派政治評論員拉什·林博的忠實粉絲。

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盡管如此，目前他還是培養(yǎng)了一批年輕的保守派追隨者，成為共和黨青年選民動員的重要人物。理財力監(jiān)制：張勉編審：尹潔編輯：徐力婧。