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點擊圖片放大查看圖片來源：太空中國經(jīng)濟時報從地域分布看，東部地區(qū)繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，上榜千強鎮(zhèn)共790個，占比達近八成。

因此模型學(xué)會了推理，賽車逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，太空不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，賽車開發(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、太空梁文鋒擔任通訊作者的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，賽車強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，太空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，賽車團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，太空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，賽車其題目是《DeepSeek-R1：賽車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。國防部新聞發(fā)言人今天表示，太空日本加速軍事擴張，太空發(fā)展遠超專守防衛(wèi)所需的軍力，包括進攻性武器裝備，不禁讓全世界愛好和平的人民警惕擔憂，日方究竟意欲何為？80年前，日本軍國主義發(fā)動侵略戰(zhàn)爭給亞洲國家人民帶來深重災(zāi)難。

80年后的今天，賽車地區(qū)國家捍衛(wèi)和平的意愿更加強烈，決不允許日本軍國主義卷土重來這是全面推進中國式現(xiàn)代化進入新征程的首次閱兵，太空也是人民軍隊奮進建軍百年的嶄新亮相。

[#九三閱兵全球刷屏國防部回應(yīng)#]九三閱兵在全球主要媒體刷屏，賽車很多網(wǎng)民稱閱兵很精彩、印象深刻。很多網(wǎng)民表示，太空從中收獲的是滿滿的安全感，更看到了中國軍隊維護和平正義的堅守和力量。