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卡韋略通報，阿邦委內(nèi)瑞拉在最近一次行動中繳獲搭載于快艇上的3680公斤可卡因，阿邦并逮捕了四名涉案船員，其中包括一名美緝毒局特工萊維·恩里克·洛佩斯。

因此模型學(xué)會了推理，拉霍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，桑喬什福不過，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，不能比賽表現(xiàn)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、像拉梁文鋒擔(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，場場又毫強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，好下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，無斗團隊使用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，阿邦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，拉霍其題目是《DeepSeek-R1：拉霍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。同年12月13日，桑喬什福他被寧縣公安局網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)察大隊以尋釁滋事為由行政拘留7天。

但在司法實踐當(dāng)中，不能比賽表現(xiàn)很多當(dāng)事人并不知道有這項權(quán)利，鄧建國當(dāng)時就未被告知有這一權(quán)利。有觀點認為，像拉裁量權(quán)過大，導(dǎo)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，場場又毫也已在撤銷行政處罰決定書上簽字。約630天后，好下鄧建國拿到了寧縣公安局出具的撤銷行政處罰決定書。