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由DeepSeek團隊共同完成、塞萊斯甚至梁文鋒擔任通訊作者的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，吻合強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，尼克怒火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，激情團隊使用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，戰(zhàn)爭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(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，亞布其題目是《DeepSeek-R1：亞布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，塞萊斯甚至預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關(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，吻合基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

、尼克怒火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。在競爭如此激烈的快消賽道里，激情我對自己的要求沒變，不急于證明自己，而是腳踏實地把該做的事情做好。

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