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在預(yù)訓(xùn)練冷卻階段，目升球我們沒(méi)有故意加入OpenAI生成的合成數(shù)據(jù)，此階段使用的所有數(shù)據(jù)都是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)抓取的。今年1月，湖人DeepSeek曾在arxiv公布了初版預(yù)印本論文，相較而言，此次發(fā)布在《Nature》的版本補(bǔ)充了更多模型細(xì)節(jié)，減少了描述中的擬人化說(shuō)明。

我認(rèn)為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，想要限僅使用純強(qiáng)化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。因此模型學(xué)會(huì)了推理，攻防逐步解決問(wèn)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，兼?zhèn)洳贿^(guò)，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費(fèi)的約600萬(wàn)美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的模型所花費(fèi)的數(shù)千萬(wàn)美元。

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，隊(duì)上開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬(wàn)個(gè)樣本對(duì)Qwen和Llama等開(kāi)源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、側(cè)翼梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國(guó)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，圍巾強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識(shí)別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，目升球DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。此前，湖人西貝方面曾發(fā)布《致顧客的一封信》，對(duì)近日的預(yù)制菜爭(zhēng)議用42頁(yè)的篇幅作出詳細(xì)回應(yīng)，并對(duì)羅永浩當(dāng)日所食用的菜品制作過(guò)程進(jìn)行公示。

記者注意到，想要限在抖音平臺(tái)剛開(kāi)播一分鐘，在線人數(shù)就突破10萬(wàn)+。直播當(dāng)中，攻防后廚曾出現(xiàn)袋裝冷凍魚(yú)、袋裝雞湯等，網(wǎng)友看后紛紛表示質(zhì)疑。

對(duì)此，兼?zhèn)淞_永浩發(fā)微博回應(yīng)稱準(zhǔn)備好了，并懸賞10萬(wàn)元公開(kāi)征集西貝使用預(yù)制菜的真憑實(shí)據(jù)京東平臺(tái)顯示標(biāo)準(zhǔn)版預(yù)約人數(shù)超370萬(wàn)，隊(duì)上用戶需要等待才能進(jìn)入選購(gòu)，目前iPhone17系列不少機(jī)型已經(jīng)秒沒(méi)。