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這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，品牌零強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，售商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，應用團隊使用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，客服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(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，解決景其題目是《DeepSeek-R1：解決景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，新場預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關(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)。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，到大業(yè)點創(chuàng)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。

、品牌零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，售商模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰?？紤]到當?shù)厮綘I企業(yè)的社保承受能力，應用部分城市選擇按照社平工資的40%甚至更低來核定社保繳費基數(shù)下限。

隨著社平工資每年上調(diào)，客服低收入人群社保費同步上調(diào)，造成低收入人群被平均，加重了繳費負擔，這也是近年來部分低收入群體斷保的重要原因。從實際情況來看，解決景當時北京、深圳等城市的社保繳費基數(shù)下限低于社平工資的60%。

因此，新場如何更平衡地確定社保繳費基數(shù)，就成為了多方關(guān)注的重點。部分城市繳費基數(shù)下限高增長近幾年，到大業(yè)點創(chuàng)除了社平工資穩(wěn)步增長帶動社保繳費基數(shù)下限持續(xù)增長，到大業(yè)點創(chuàng)北京、深圳等城市社保合規(guī)化也推動當?shù)厣绫＠U費基數(shù)下限出現(xiàn)跳漲的現(xiàn)象。