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此外，行繼續(xù)詹預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內(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，已于基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

、凌晨亮巨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，飛抵幅海模型正確解答數(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、成都同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，成都盡管他不能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。

DeepSeek-V3-Base的訓練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，塔為點不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，中國這是一個非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風險。

DeepSeek表示，行繼續(xù)詹假設H800的租賃價格為每小時2美元，行繼續(xù)詹DeepSeek-R1-Zero訓練成本20.2萬美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費1萬美元，DeepSeek-R1訓練成本8.2萬美元，這三項的總成本為29.4萬美元。

今年1月，已于有報道提到，OpenAI研究人員認為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓練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。圖片來源：凌晨亮巨視覺中國以下是采訪實錄——界面新聞：凌晨亮巨您接手娃哈哈集團已經(jīng)一年半，您對自己的表現(xiàn)如何評價？您認為娃哈哈在您的管理下發(fā)生了哪些關鍵變化，又有哪些傳統(tǒng)有所保留？宗馥莉：如果按熱搜算，我這一年半肯定夠熱鬧，但如果按企業(yè)家標準，我對自己并不滿意。

聯(lián)銷體是宗慶后在中國改革開放初期，飛抵幅海信用體系不發(fā)達時的創(chuàng)新發(fā)明。此外，成都曾經(jīng)被維護較少的一線城市終端，也開始加強建設，鼓勵業(yè)務員盡可能向店主推銷新品與冷柜。

一個比較明顯的變化是，塔為點娃哈哈加大了對線下冰柜的投放。調整之所以存在，中國是因為環(huán)境在變、消費者在變、競爭在變，不去順勢校準，才是對企業(yè)的不負責任。