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當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，歐冠基準測試可被操控，而經(jīng)過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。、平皇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。在強化學習中，進攻模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。

HuggingFace的機器學習工程師、有救同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說，有救盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練，但其他實驗室的復制嘗試表明，DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。DeepSeek-V3-Base的訓練數(shù)據(jù)僅來自普通網(wǎng)頁和電子書，不光不包含任何合成數(shù)據(jù)。

LewisTunstall表示，門拉門斯馬曼聯(lián)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)是否存在風險。

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