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該行分析師GilLuria寫道：受邀值雖然我們最初對蘋果在AI生態(tài)系統(tǒng)中的潛力以及可能出現(xiàn)的大規(guī)模升級周期感到興奮，受邀值但現(xiàn)在我們很清楚，至少在短期內(nèi)，這兩者都不太可能實現(xiàn)。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，觀禮其題目是《DeepSeek-R1：觀禮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。此外，閱兵預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)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(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，得的星基準(zhǔn)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。、位明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(xué)習(xí)中，口碑模型正確解答數(shù)學(xué)問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學(xué)習(xí)工程師、受邀值同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，受邀值盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進(jìn)行訓(xùn)練，但其他實驗室的復(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)頁和電子書，觀禮不包含任何合成數(shù)據(jù)。

LewisTunstall表示，閱兵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(fēng)險。

DeepSeek表示，得的星假設(shè)H800的租賃價格為每小時2美元，得的星DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)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(xùn)練成本8.2萬美元，這三項的總成本為29.4萬美元。這一觀點與高盛8月底發(fā)布的樂觀報告形成鮮明對比，位明高盛認(rèn)為暴漲后估值依然合理。

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