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在補充材料中，慵露濃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)布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。具體到此次發(fā)布論文內容，整纖其題目是《DeepSeek-R1：整纖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，纖手預訓練數據集包含大量數學和編程相關內容，表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數據。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，花瘦汗輕基準測試可被操控，而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、衣透以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數據來提升模型性能。

在強化學習中，秋千起模型正確解答數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、慵露濃同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，慵露濃盡管他不能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。

DeepSeek-V3-Base的訓練數據僅來自普通網頁和電子書，整纖不包含任何合成數據。

LewisTunstall表示，纖手這是一個非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風險。馬斯克頗具爭議的公眾形象對公司電動汽車銷量造成不利影響，花瘦汗輕進而拖累了股價表現(xiàn)。

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