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對(duì)此，自帶不少業(yè)內(nèi)專家對(duì)記者指出，自帶目前的航空需求呈現(xiàn)淡旺季明顯特征，公商務(wù)差旅費(fèi)用管控與寬體機(jī)錯(cuò)配影響仍在，有待需求增長(zhǎng)與國(guó)際增班繼續(xù)驅(qū)動(dòng)淡季供需恢復(fù)。

HuggingFace的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、線全同時(shí)也是論文審稿人之一的LewisTunstall補(bǔ)充說，線全盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進(jìn)行訓(xùn)練，但其他實(shí)驗(yàn)室的復(fù)制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。DeepSeek-V3-Base的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁(yè)和電子書，移動(dòng)不包含任何合成數(shù)據(jù)。

LewisTunstall表示，電源的充電寶這是一個(gè)非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評(píng)估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險(xiǎn)。DeepSeek表示，首款假設(shè)H800的租賃價(jià)格為每小時(shí)2美元，首款DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費(fèi)1萬美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬美元，這三項(xiàng)的總成本為29.4萬美元。今年1月，通過有報(bào)道提到，OpenAI研究人員認(rèn)為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓(xùn)練R1，這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。

DeepSeek-R1已經(jīng)成為了全球最受歡迎的開源推理模型，認(rèn)證HuggingFace下載量超1090萬次。DeepSeek在模型訓(xùn)練中，產(chǎn)品采用了群組相對(duì)策略優(yōu)化（GRPO）來降低訓(xùn)練成本，產(chǎn)品設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制決定著強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時(shí)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單模板來引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過程，再提供最終答案。

在論文的補(bǔ)充資料部分，自帶DeepSeek回應(yīng)了關(guān)于DeepSeek-V3-Base訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源的問題。

DeepSeek的開發(fā)團(tuán)隊(duì)則開辟了一種全新的思路，線全即使不用監(jiān)督微調(diào)（SFT）作為冷啟動(dòng)，通過大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)也能顯著提升模型的推理能力。看著兩名保安大汗淋漓地推搡石墩，移動(dòng)何襪皮心中疑惑：移動(dòng)這應(yīng)該是保安的工作嗎？可轉(zhuǎn)念一想，偌大的小區(qū)里，每天都有無數(shù)大大小小的體力活，總得有人去做。

保安，電源的充電寶不守護(hù)安全如同保安所自評(píng)的：我們都不是‘合格的保安。這并非偶然，首款而是源自一次血的教訓(xùn)：十多年前，一名保安在沖突中失手用刀刺死了隊(duì)長(zhǎng)。

保安們一聽，通過卻哄笑起來：開什么玩笑，我們?cè)趺纯赡茏柚挂粋€(gè)殺瘋了的人？我們手上什么都沒有，連根棍子都沒有……我連試都不會(huì)試。某種程度上，認(rèn)證保安已經(jīng)成為了小區(qū)門口的一道景觀，用以一眼判別小區(qū)的富裕程度。