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作者：365bet体育注册日期：2025/09/21 浏览：

DeepSeek-Ai团队及其同事Liang Wenfeng在17日自然界发表了一种由人工智能（AI）DeepSeek-R1采用的概念模型培训的主要方法。研究表明，可以通过纯粹的刺激研究来提高大语模型推理（LLM）的能力，从而降低了改善性能所需的人类投入工作。训练有素的模型在数学，编程竞赛和STEM领域的研究生问题等活动中的表现要比传统训练的LLM更好。 DeepSeek-R1在人类监督下包含培训的深层阶段，以优化识别过程。 Liang Wenfeng的团队报告说，该模型使用Plainkas的研究而不是人类例子来产生理解，降低培训成本和复杂性的步骤。在DeepSeek-R1显示出有高质量的解决问题案例之后，它将有一个模板来生成推理过程S，也就是说，该模型通过解决问题获得奖励，从而增强了研究的影响。团队得出的结论是，未来的研究可能会集中于奖励处理过程，以确保推理和活动的结果更可靠。在评估AI的性能的数学基准上，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1分别得分77.9％和79.8％，并且在编程竞赛和生物学水平，物理和化学问题中表现出色。资料来源：《科学技术日报》，记者：张曼纳

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