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為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，斯基開發(fā)團(tuán)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(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊共同完成、回應(yīng)話去梁文鋒擔(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，被普不想強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，京喊見面DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，莫斯面團(tuán)隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團(tuán)隊將訓(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，才假DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬美元，以及回應(yīng)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，意邀其題目是《DeepSeek-R1：意邀IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。

此外，澤連預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)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(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，斯基基準(zhǔn)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。花旗的調(diào)研顯示，回應(yīng)話去隨著云服務(wù)供應(yīng)商在本財報季將2025財年資本支出提高180億美元，直接推高來自AI領(lǐng)域的需求，這將為美光帶來潛在的上行空間。

這份報告重申對美光科技的買入評級，被普不想并將目標(biāo)價從140美元上調(diào)至175美元。報告中寫道，京喊見面一種名為四級單元（Quad-LevelCell）固態(tài)硬盤的NAND閃存已成為滿足AI模型技術(shù)需求的最佳解決方案。

這一前景由多家超大規(guī)模云廠商對NAND企業(yè)級固態(tài)硬盤（eSSD）的大額追加訂單推動，莫斯面訂單總量達(dá)到數(shù)十艾字節(jié)（注：1艾字節(jié)=1，000，000，000GB）?；ㄆ彀雽?dǎo)體行業(yè)分析師ChristopherDanely領(lǐng)銜的團(tuán)隊表示：才假我們預(yù)計公司將公布與預(yù)期相符的業(yè)績，但會給出遠(yuǎn)高于市場共識的指引。