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每個(gè)人都可以捫心自問：谷歌廣告點(diǎn)外賣的時(shí)候，是不是總喜歡看看到哪兒了？只要希望盡快吃上美食的基本訴求不變，預(yù)制菜的腳步便很難阻擋。
由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、再陷梁文鋒擔(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。這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，反壟強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識(shí)別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。
具體而言，斷漩DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。在DeepSeek-R1的研究過程中，渦遭團(tuán)隊(duì)使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補(bǔ)充材料中，交易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，平臺(tái)其題目是《DeepSeek-R1：平臺(tái)IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。此外，起訴預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)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(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，索賠數(shù)基準(zhǔn)測(cè)試可被操控，而經(jīng)過獨(dú)立的同行評(píng)審顯然也能打消疑慮。
、億美元以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數(shù)據(jù)來提升模型性能。在競爭如此激烈的快消賽道里，谷歌廣告我對(duì)自己的要求沒變，不急于證明自己，而是腳踏實(shí)地把該做的事情做好。
準(zhǔn)備，再陷意味著在趨勢(shì)真正成熟之前，企業(yè)要有隨時(shí)可以響應(yīng)的能力。相對(duì)來說，反壟我們更希望把自己的產(chǎn)品和渠道能力打磨好，把市場根基打牢。
宗馥莉直面這些爭議，斷漩她對(duì)界面新聞?wù)f，調(diào)整之所以存在，是因?yàn)榄h(huán)境在變、消費(fèi)者在變、競爭在變，不去順勢(shì)校準(zhǔn)，才是對(duì)企業(yè)的不負(fù)責(zé)任。對(duì)我而言，渦遭這個(gè)壓力是雙向的，一方面，外部市場的確定性更少、要求更高。
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