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今年1月，孩續(xù)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)已相當明確地表明，面面僅使用純強化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。

因此模型學(xué)會了推理，館招顧客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，牌已不過，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，已委要求開發(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)。

由DeepSeek團隊共同完成、托律梁文鋒擔(dān)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，師起訴強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，帶4對方道歉DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。

在DeepSeek-R1的研究過程中，孩續(xù)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(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。預(yù)計低增長的社保繳費基數(shù)每年6月至8月中旬，面面全國各省份會陸續(xù)公布本省上一年度全口徑就業(yè)人員平均工資（以下簡稱社平工資），面面各省人社部門以此確定本年度最新社保繳費基數(shù)上下限——上限通常為上一年度社平工資的300%，下限通常為社平工資的60%。

在人口老齡化不斷加深的背景下，館招顧客社?；鸬目沙掷m(xù)性還是面臨一定壓力。社保繳費基數(shù)下限一上漲，牌已護理員個人和企業(yè)繳納的社保費用就會上漲。

但另一方面，已委要求社保繳費基數(shù)下限的調(diào)整也會牽一發(fā)而動全身?？梢钥紤]小幅度降低社保繳費基數(shù)，托律而不宜降幅太大，以同時滿足個人的養(yǎng)老需求和社?；鸲?、長期的收支平衡。