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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，普計評論開發(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。由DeepSeek團隊共同完成、劃改梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《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，稱國強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，防部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，為戰(zhàn)外交團隊使用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，爭部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)布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。具體到此次發(fā)布論文內容，美國其題目是《DeepSeek-R1：美國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，內部預訓練數(shù)據集包含大量數(shù)學和編程相關內容，表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據。

當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，事務基準測試可被操控，而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。有觀點認為，特朗裁量權過大，導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，普計評論也已在撤銷行政處罰決定書上簽字。約630天后，劃改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，稱國甘肅省慶陽市寧縣公安局做出撤銷行政處罰決定。事實上，防部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。