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這使得DeepSeek-R1能夠自我驗證和自我反思，重尋在給出新問題的答案之前檢查其性能，從而提高其在編程和研究生水平科學(xué)問題上的表現(xiàn)。哥倫布市俄亥俄州立大學(xué)的AI研究員HuanSun表示，無處這一反駁與我們在任何出版物中看到的內(nèi)容同樣具有說服力。

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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，無處開發(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、夜茫園行梁文鋒擔(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。那款被譽為血洗中端、重尋次旗艦市場的K40系列，正是出自王騰之手。

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