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這是不久前，圍巾咸寧市紀委監(jiān)委通報的7起誣告陷害和澄清正名典型案例中的一起。

具體而言，目升球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，湖人團隊使用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，想要限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，攻防其題目是《DeepSeek-R1：攻防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，兼?zhèn)漕A訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內容，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，隊上基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、側翼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。

在強化學習中，圍巾模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學習工程師、目升球同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，目升球盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練，但其他實驗室的復制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。生意好？不過對于西貝接下來可能會持續(xù)面臨爭議，湖人賈國龍倒是看得很開。

西貝吃的第一個虧，想要限在于行業(yè)和公眾對預制菜的認知存在巨大不同。9月11日晚，攻防賈國龍在羅永浩此前用餐的西貝中糧祥云小鎮(zhèn)店，攻防對包括中國新聞周刊在內的媒體表示，羅永浩點的13道菜沒有一道是預制菜，而且按照國家對于預制菜的定義，整個西貝也沒有一道預制菜。

比如被譽為日本沙縣小吃的薩莉亞，兼?zhèn)潆m然消費者都知道其賣的是預制菜，但最近兩年生意卻反倒越來越好。再加上西貝的品控確實有保障，隊上所以生意好也就不難理解了。