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由DeepSeek團隊共同完成、樂樂梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《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，極速強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，樂樂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，極速團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，樂樂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，極速其題目是《DeepSeek-R1：極速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，樂樂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。運20起飛赴韓接英雄回家]今天13時30分，極速中國空軍1架運-20軍用大型運輸機從華中某機場起飛，執(zhí)行赴韓國接運第十二批在韓志愿軍烈士遺骸回國任務

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