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  科研团队介绍说,氢通常以氢正离子(质子)、氢负离子和氢原子三种形式参与反应,其中,氢负离子是一种独特且具有巨大潜力的能量载体。

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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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