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目前，日產(chǎn)基地擁有150余個風格各異的拍攝場景，從古代市井繁華到現(xiàn)代都市風貌，搭建起沉浸式的短劇創(chuàng)作新世界。
具體而言，雷諾DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，關(guān)系團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。
在補充材料中，降至DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(fā)布之初關(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，冰點其題目是《DeepSeek-R1：冰點IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。此外，日產(chǎn)預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關(guān)內(nèi)容，表明DeepSeek-V3-Base已經(jīng)接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據(jù)。
當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，雷諾基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、關(guān)系以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數(shù)據(jù)來提升模型性能。
在強化學習中，降至模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。
HuggingFace的機器學習工程師、冰點同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，冰點盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練，但其他實驗室的復制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。TDCowen和梅利厄斯研究的分析師均表示，日產(chǎn)xAI和元宇宙平臺公司（Meta）很可能就是推動上述剩余履約義務增長的另外兩家客戶。
甲骨文首席執(zhí)行官卡茨（SafraCatz）在財報電話會議上表示，雷諾預計本財年資本支出將達到350億美元。當時這家芯片制造商公布季度營收預期為110億美元，關(guān)系較市場普遍預期高出近40億美元，股價在當日上漲24%。
梅利厄斯研究公司（MeliusResearch）分析師賴茨斯（BenReitzes）在周三的報告中稱，降至這一數(shù)字包含了與星際之門（StargateAIinfrastructure）合資企業(yè)相關(guān)的收入——該合資企業(yè)的參與者包括OpenAI和軟銀集團，降至此外還有另外兩家AI企業(yè)的貢獻，這意味著2026年以后的收入將大幅增長。來源：冰點杭州日報根據(jù)彭博億萬富豪指數(shù)，甲骨文聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·埃里森（LarryEllison）的財富達到3930億美元，超越馬斯克，成為全球首富。
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