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對方熱情地向曹某提供了一份搜集境內(nèi)軍事目標(biāo)信息的工作，隊報隊并許以高額報酬。

、齊達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。在強化學(xué)習(xí)中，世界模型正確解答數(shù)學(xué)問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學(xué)習(xí)工程師、杯后備工同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，杯后備工盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓(xùn)練，但其他實驗室的復(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，接手不包含任何合成數(shù)據(jù)。LewisTunstall表示，法國這是一個非常受歡迎的先例，如果沒有公開分享這一流程大部分內(nèi)容的規(guī)范，就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風(fēng)險。

DeepSeek表示，開始假設(shè)H800的租賃價格為每小時2美元，開始DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練成本20.2萬美元，SFT數(shù)據(jù)集創(chuàng)建花費1萬美元，DeepSeek-R1訓(xùn)練成本8.2萬美元，這三項的總成本為29.4萬美元。今年1月，做準(zhǔn)作有報道提到，OpenAI研究人員認為，DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓(xùn)練R1，這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。

DeepSeek-R1已經(jīng)成為了全球最受歡迎的開源推理模型，隊報隊HuggingFace下載量超1090萬次。

DeepSeek在模型訓(xùn)練中，齊達采用了群組相對策略優(yōu)化（GRPO）來降低訓(xùn)練成本，齊達設(shè)計獎勵機制決定著強化學(xué)習(xí)優(yōu)化的方向，同時團隊設(shè)計了簡單模板來引導(dǎo)基礎(chǔ)模型，要求模型先給出推理過程，再提供最終答案。例如，世界著作權(quán)侵權(quán)以接觸加實質(zhì)性相似為前提，因此只要被告從未接觸過原告的作品便無需承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，哪怕被告的作品與原告作品十分相似。

蔣舸：杯后備工在人機協(xié)同創(chuàng)作勢不可擋的背景下，首先需要承認人機協(xié)同成果完全具備構(gòu)成用戶作品的可能性。相反，接手討論、探索和解決新技術(shù)所帶來的新問題，有助于反思和澄清我們對法律既有概念、規(guī)則和原理的理解，從而消除紛爭、達成共識。

法國未來的解決方案很可能是針對AI訓(xùn)練環(huán)節(jié)和AI輸出環(huán)節(jié)分別確定規(guī)則。對于人工智能的數(shù)據(jù)利用，開始應(yīng)改革合理使用制度，建構(gòu)人工智能產(chǎn)業(yè)友好型的著作權(quán)法，為新興產(chǎn)業(yè)利用數(shù)據(jù)清除系統(tǒng)性障礙。