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每經(jīng)品牌價(jià)值研究院付克友一家市值上萬(wàn)億元的科技巨頭，張鎮(zhèn)轉(zhuǎn)一名身居要職的明星管理者，張鎮(zhèn)轉(zhuǎn)一次毫無(wú)回旋余地的辭退決定——9月8日，小米集團(tuán)一紙內(nèi)部通報(bào)，給輿論場(chǎng)扔下一顆重磅炸彈。
在預(yù)訓(xùn)練冷卻階段，麟談我們沒有故意加入OpenAI生成的合成數(shù)據(jù)，此階段使用的所有數(shù)據(jù)都是通過網(wǎng)頁(yè)抓取的。今年1月，生涯首次適應(yīng)上海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明。
我認(rèn)為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，開始僅使用純強(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，不太逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，還好不過，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，多熟開發(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等開源模型進(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、朋友梁文鋒擔(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，張鎮(zhèn)轉(zhuǎn)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，麟談DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時(shí)約198小時(shí)。使用醬包是為了保證口味穩(wěn)定，生涯首次適應(yīng)上海但是不會(huì)直接用成包的已經(jīng)做好的預(yù)制菜，都是在門店加工的，醬牛骨也是廚師一大早腌制的。
近日，開始羅永浩在社交平臺(tái)吐槽連鎖餐飲品牌西貝，稱幾乎全是預(yù)制菜，還那么貴，呼吁立法強(qiáng)制餐館明示是否使用預(yù)制菜。記者實(shí)探西貝廣州門店后廚雞湯用復(fù)合調(diào)味料調(diào)制9月12日中午，不太在西貝廣州正佳店，記者更換服裝后，跟隨廚師長(zhǎng)到后廚參觀。
另一部分消費(fèi)者則關(guān)注預(yù)制菜本身，還好理解預(yù)制工藝在餐飲行業(yè)的特殊性。調(diào)料由中央廚房統(tǒng)一供應(yīng)，多熟是為了確保各門店口味的一致性與穩(wěn)定性，并非預(yù)制菜的范疇。
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