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這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，再陷強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，反壟DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。

在DeepSeek-R1的研究過程中，斷漩團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補充材料中，渦遭DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(fā)布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。具體到此次發(fā)布論文內容，交易其題目是《DeepSeek-R1：交易IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。

此外，平臺預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內容，表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據(jù)。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，起訴基準測試可被操控，而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

、索賠數(shù)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，億美元模型正確解答數(shù)學問題時會獲得高分獎勵，答錯則會受到懲罰。2016年11月至2017年1月，谷歌廣告庫茲涅佐夫海軍上將號迎來了它首次也是唯一一次實戰(zhàn)——在敘利亞戰(zhàn)場執(zhí)行打擊敘利亞境內恐怖組織目標的任務。

與之形成鮮明對比的是，再陷同期俄羅斯新型核潛艇的建造費用僅為庫茲涅佐夫海軍上將號年均維修費用的三分之一左右。俄羅斯海軍正在研發(fā)多款無人艇，反壟其中一些型號已經進入了試驗階段。

正如黑海艦隊前參謀長格里戈里耶夫所言，斷漩我們的航母在自家澡盆里打轉，出不了門也打不了仗。在黑海地區(qū)，渦遭北約的嚴密監(jiān)控使得俄羅斯海軍的行動受到極大限制，航母戰(zhàn)斗群難以自由展開行動。