尚德电力太阳能VIP服务
尚德电力太阳能24小时客服报修热线：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
尚德电力太阳能全国统一网点24小时400客服热线(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
尚德电力太阳能厂家总部售后维修服务售后
尚德电力太阳能总部400售后维修服务维修电话
对于老客户推荐新客户，给予双方一定的服务优惠或礼品。
尚德电力太阳能24H报修预约站
尚德电力太阳能总部400售后系统统一服务电话
安阳市安阳县、枣庄市薛城区、湛江市遂溪县、中山市南区街道、滁州市定远县、临高县南宝镇、商丘市民权县、温州市瑞安市、吉安市安福县
凉山甘洛县、南通市通州区、白城市大安市、内蒙古呼和浩特市托克托县、黄冈市麻城市、黔东南从江县、延边珲春市、铁岭市铁岭县、鸡西市鸡东县、太原市迎泽区
成都市都江堰市、东莞市清溪镇、淮北市杜集区、惠州市惠阳区、榆林市佳县、齐齐哈尔市拜泉县、黑河市逊克县、大兴安岭地区松岭区、临汾市乡宁县
临汾市永和县、许昌市鄢陵县、榆林市子洲县、徐州市新沂市、成都市锦江区、大庆市肇州县、绍兴市上虞区、临高县东英镇、宁夏石嘴山市平罗县、文山广南县
洛阳市汝阳县、上饶市余干县、红河弥勒市、六盘水市钟山区、长春市农安县、娄底市新化县、肇庆市端州区
梅州市蕉岭县、安顺市西秀区、广西来宾市武宣县、红河石屏县、延边汪清县
济宁市梁山县、临高县博厚镇、武汉市汉阳区、揭阳市惠来县、临汾市曲沃县
龙岩市永定区、甘南夏河县、中山市东区街道、济宁市泗水县、广西北海市合浦县
营口市老边区、肇庆市广宁县、琼海市长坡镇、湘西州吉首市、黔东南麻江县、文山广南县、南京市雨花台区、揭阳市榕城区
三门峡市陕州区、普洱市宁洱哈尼族彝族自治县、泉州市金门县、丽江市宁蒗彝族自治县、大庆市大同区、常德市汉寿县、定西市漳县、凉山宁南县
襄阳市宜城市、张掖市甘州区、杭州市余杭区、内蒙古通辽市科尔沁左翼中旗、南通市如皋市、白沙黎族自治县南开乡、鹰潭市月湖区、南阳市淅川县、抚顺市东洲区
朔州市平鲁区、宁夏固原市原州区、阿坝藏族羌族自治州金川县、马鞍山市和县、襄阳市谷城县、内蒙古包头市白云鄂博矿区、苏州市太仓市
重庆市忠县、东莞市黄江镇、苏州市常熟市、黄冈市麻城市、怀化市新晃侗族自治县、吕梁市文水县、楚雄双柏县
深圳市罗湖区、株洲市攸县、陇南市两当县、松原市长岭县、周口市西华县
荆州市公安县、上海市静安区、重庆市沙坪坝区、德宏傣族景颇族自治州瑞丽市、武汉市硚口区、萍乡市安源区、重庆市渝中区、驻马店市驿城区
内蒙古通辽市扎鲁特旗、潍坊市坊子区、武威市古浪县、通化市东昌区、大连市旅顺口区、东方市江边乡、七台河市桃山区、潍坊市昌邑市、济南市莱芜区、赣州市石城县
临高县多文镇、汉中市西乡县、清远市英德市、商丘市睢县、常德市鼎城区、洛阳市汝阳县
中新网北京9月18日电 (记者 孙自法)作为一家专注于大语言模型(LLM)和通用人工智能(AGI)技术的中国公司，DeepSeek(深度求索)今年早些时候发布的开源人工智能(AI)模型DeepSeek-R1采用的大规模推理模型训练方法，颇受关注。
北京时间9月17日夜间，该训练方法在国际知名学术期刊《自然》上线发表，其揭示AI技术背后的科学研究表明，大语言模型的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛和STEM(科学、技术、工程、数学)领域研究生水平问题等任务上，比传统训练的大语言模型表现更好。
论文通讯作者为DeepSeek创始人梁文锋，他领导的DeepSeek-AI团队表示，让AI模型像人类一样进行推理一直是难题，虽然大语言模型已显示出一些推理能力，但训练过程需要大量计算资源。通过人工提示引导可改进这类模型，促使其生成中间推理步骤，从而大为强化其在复杂任务中的表现。不过，这个方法会导致计算成本过高，并限制其扩展潜力。
DeepSeek-AI团队介绍说，DeepSeek-R1包含一个在人类监督下的深入训练阶段，以优化推理过程。该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤，从而减少了训练成本和复杂性。DeepSeek-R1在被展示优质的问题解决案例后，会获得一个模板来产生推理过程。这一模型通过解决问题获得奖励，从而强化学习效果。
在评估AI表现的数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1得分分别为77.9%和79.8%。此外，该模型在编程竞赛及研究生水平的生物学、物理和化学问题上同样表现优异。
《自然》同期发表国际同行专家的“新闻与观点”文章指出，当前版本的DeepSeek-R1有一些能力限制，希望能在未来版本中得到改进。例如，该模型有时会混合语言，目前只针对中文和英文做了优化；它对提示词也很敏感，需要精心设计的提示词工程，在某些任务上没有展现出明显提升，例如软件工程任务。
DeepSeek-AI团队总结认为，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果可靠。(完) 【编辑:郑云天】
