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今年9月6日的通報(bào)顯示，男男方賴清正在擔(dān)任惠安縣縣長、男男方縣委書記期間，非法收受財(cái)物，違規(guī)審批礦山生態(tài)恢復(fù)治理項(xiàng)目，在項(xiàng)目實(shí)施過程中監(jiān)管缺位，導(dǎo)致相關(guān)企業(yè)以修復(fù)之名行開采之實(shí)，發(fā)生大面積越界、超范圍開采，嚴(yán)重破壞生態(tài)環(huán)境，引發(fā)群眾舉報(bào)投訴并被中央環(huán)保督察通報(bào)。
在DeepSeek-R1的研究過程中，被誣團(tuán)隊(duì)使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補(bǔ)充材料中，陷偷響系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，拍案其題目是《DeepSeek-R1：拍案IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)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，當(dāng)事大影預(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(dāng)前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，應(yīng)擴(kuò)基準(zhǔn)測(cè)試可被操控，而經(jīng)過獨(dú)立的同行評(píng)審顯然也能打消疑慮。
、責(zé)任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。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，男男方模型正確解答數(shù)學(xué)問題時(shí)會(huì)獲得高分獎(jiǎng)勵(lì)，答錯(cuò)則會(huì)受到懲罰。
HuggingFace的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、被誣同時(shí)也是論文審稿人之一的LewisTunstall補(bǔ)充說，被誣盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進(jìn)行訓(xùn)練，但其他實(shí)驗(yàn)室的復(fù)制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。
DeepSeek-V3-Base的訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，陷偷響系不包含任何合成數(shù)據(jù)。預(yù)制菜概念真正的普及、拍案接受，也還有待于整體的監(jiān)管提升。
也有消費(fèi)者用相對(duì)理性的態(tài)度關(guān)注預(yù)制菜本身，當(dāng)事大影理解預(yù)制工藝在餐飲行業(yè)的特殊性。對(duì)于一個(gè)人口體量巨大、應(yīng)擴(kuò)餐飲消費(fèi)旺盛的國家來說，應(yīng)擴(kuò)餐飲企業(yè)通過預(yù)制菜的方式盡可能地統(tǒng)一口味、保障質(zhì)量、提高效率，其實(shí)是一種非常自然的選擇。
預(yù)制菜怎么就如同逆鱗一般不可觸碰？近日，責(zé)任羅永浩西貝互撕在網(wǎng)上沸沸揚(yáng)揚(yáng)。對(duì)于企業(yè)來說，男男方遵照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，自己打出的不用預(yù)制菜口號(hào)，已經(jīng)足夠貨真價(jià)實(shí)。
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