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具体而言，以DeepSeek-V3Base模型为基础，采用群体相对策略优化（GRPO）作为强化学习框架。奖励信号仅依据最终预测结果与真实答案的一致性来确定，不对推理过程本身施加任何约束。在解决推理问题时，该模型倾向于生成更长的响应内容，在每个响应中融入验证、反思以及对多种替代方法的探索。尽管并未明确教授模型如何进行推理，但它通过强化学习成功掌握更优的推理策略。
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据外媒援引相关消息称，DeepSeek正在开发的智能体强调自主任务处理能力，与传统聊天机器人不同，智能体能够代表用户在最少指令下完成多步骤复杂任务，并根据历史操作持续学习和改进，减少人工干预需求。
北京时间9月17日，中国科学院深圳先进技术研究院与东华大学的科研团队在国际顶级期刊《自然》(Nature)上发表了题为《面向动态生物电子学的可移动长期植入软纤维》的研究论文。
