中国新闻服务，北京，9月18日（Sanjifa Reporter），是一家专注于大规模语言模型（LLM）和流行的人工智能（AGI）技术的公司，DeepSeek（DeepSeek）使用了Depeeek-R1采用的大规模推断模型的方法，该模型是一年的大型人工智能模型（AI），该模型（AI）的大型模型（AI）。 9月17日晚上，北京时间，培训方法在国际著名的学术杂志《自然》中在线发布。 AI技术背后的科学研究表明，通过纯净的增强学习，它可以提高大型语言模型的推理能力，从而减少改善性能所需的人类进入任务。受过训练的模型比传统上在STEM（科学，技术，Ingenieria，数学），研究生级别的编程竞赛和问题等任务中训练的大型语言模型更好。 文章的相应作者是DeepSeek的创始人Liang Wenfeng。导演的DeepSeek-Ai团队说，人类模型的原因始终是一个困难的问题。大型语言模型显示出一些推理功能，但是培训过程需要大量的计算机资源。可以通过快速手动指南改进这种模型，该指南导致中间推理步骤生成，从而可以大大提高复杂任务的性能。但是，这种方法可以导致过度的计算成本并限制其扩展的可能性。 DeepSeek-AI团队表明，DepSeek-R1在人类监督下包括一个详细的培训阶段，以优化推理过程。该模型使用增强学习而不是审查摄影者来制定推理程序，从而降低培训成本和复杂性。在解决高质量问题的情况下，DepSeek-R1获得了一个模板来生成推理过程。该模型获得奖励以解决问题，从而改善学习效果。 评估Iantances的性能，DEPSEEK-R1-Zero和DeepSeek-R1的数学参考点分别获得了77.9％和79.8％。此外，该模型在研究生水平的生物学，物理和化学问题方面效果很好。 “自然”同时发表了有关国际同行专家专家的“新闻和远景”的文章，并指出当前版本的DeepSeek-R1具有一些功能的局限性，并希望将来有所改善。例如，此模型可以混合语言，目前仅针对ChineSeand英语进行优化。它对快速单词也很敏感，需要仔细的设计和快速的单词工程。这在某些任务（例如软件工程任务）上没有显示出重大改进。 DeepSeek-AI团队得出结论，未来的研究可以专注于优化奖励过程，并保证可靠的推论ND任务。 （最终）[编辑：Zheng Yuntian] 美联储将如何降低九个月的利率？ 天气很冷，您想拥有“秋天”吗？ “ 9月18日”悲伤！山和河流抽泣！警钟继续听起来！ 西部的东部能源传输增加动脉和雪地清洁电力，照亮了大湾区 国家中央公司的重组和合并的最新进展已宣布 “发票正在等待”？了解“官方烘焙工件” 这些目的地在国庆节和总理节上最受欢迎的目的地是“花3天”。 意外踏上“骨水”后，意外死亡的背后是什么？ “女人的尘埃”是否会默默地流行新的健康食谱或健康障碍？ 陈红氧的采访：那些在中国音乐场景中间翅膀的人仍在飞行 流感疫苗接近！我需要获得年度疫苗吗ination？ 美国 在全国范围内，中国闻到更多“黑人”的小民族可以做到吗？ “人工智能+”和内部反体积的作用得到了更多促进，八月的数据显示了积极的结果。 如何发展合并的人才？两个部门阐明了三个飞行员模型 您的手稿和照片在Tinua大学Arethey Arethey首次Nzar！ 呼吸道疾病再次出现，婴儿和幼儿建立了这些防御线 数字智能阐明了服务博览会，并欢迎跨境旅游的新机会