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為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，牟定開發(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、兩名梁文鋒擔(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，兒童強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，遭蜂組建專班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，群蜇團隊使用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，傷身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，亡當其題目是《DeepSeek-R1：亡當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，地已預(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)。

當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，工作基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。有觀點認為，處置裁量權(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，云南也已在撤銷行政處罰決定書上簽字。約630天后，牟定鄧建國拿到了寧縣公安局出具的撤銷行政處罰決定書。

9月2日，兩名甘肅省慶陽市寧縣公安局做出撤銷行政處罰決定。事實上，兒童治安管理處罰法中的尋釁滋事行為源于刑法中的尋釁滋事罪。