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（作者陳良飛系澎湃新聞?wù)涡侣劜靠偙O(jiān)、帶4對方道歉港澳臺新聞部總監(jiān)，高級記者）。

不過，孩續(xù)DeepSeek也說明，已觀察到一些網(wǎng)頁包含大量OpenAI模型生成的答案，這可能導(dǎo)致基礎(chǔ)模型間接受益于其他強大模型的知識。這使得DeepSeek-R1能夠自我驗證和自我反思，面面在給出新問題的答案之前檢查其性能，從而提高其在編程和研究生水平科學(xué)問題上的表現(xiàn)。

哥倫布市俄亥俄州立大學(xué)的AI研究員HuanSun表示，館招顧客這一反駁與我們在任何出版物中看到的內(nèi)容同樣具有說服力。在預(yù)訓(xùn)練冷卻階段，牌已我們沒有故意加入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)頁抓取的。今年1月，已委要求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》的版本補充了更多模型細節(jié)，減少了描述中的擬人化說明。

我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，托律僅使用純強化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。因此模型學(xué)會了推理，師起訴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，帶4對方道歉不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，孩續(xù)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(diào)。也許對于剛登陸上海的年輕人而言，面面老款對象暫時入不了他們的眼。

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