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當?shù)鼐用裾f，濟南以軍還在部分地區(qū)部署了攜帶炸藥的機器人，阿帕奇武裝直升機在城市上空盤旋，持續(xù)開火

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，名泉米開發(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、水位雙雙勝景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，突破強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，月牙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，飛瀑團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，再現(xiàn)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(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，濟南其題目是《DeepSeek-R1：濟南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，名泉米預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關(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)。

當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，水位雙雙勝景基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。有觀點認為，突破裁量權(quán)過大，導致尋釁滋事在行政處罰上容易成為口袋罰。

鄧建國接受了寧縣公安局的道歉，月牙也已在撤銷行政處罰決定書上簽字。約630天后，飛瀑鄧建國拿到了寧縣公安局出具的撤銷行政處罰決定書。

9月2日，再現(xiàn)甘肅省慶陽市寧縣公安局做出撤銷行政處罰決定。事實上，濟南治安管理處罰法中的尋釁滋事行為源于刑法中的尋釁滋事罪。