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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。

  “您好,我这两天生病了,想向您咨询一下请小时工的事儿……”电话那头,家住东城区新景家园小区的陈奶奶用试探性的语气,拨通了附近西花市南里东区社区养老服务驿站的电话。接电话的是驿站站长张健,她向老人耐心地解释了具体服务事项。这个小小的社区养老服务驿站可谓包罗万象:助餐、助浴、助洁、心理慰藉、上门巡视探访等基本服务一应俱全,还会定期开展老年人喜爱的文化活动,甚至覆盖家政服务、医养结合等多元功能。这位“00后”驿站站长带领着另外三名成员,将他们所负责的驿站办得风生水起,用爱心托起了周边社区老年人的晚年幸福生活。

今年1月份,国产大模型公司深度求索(DeepSeek)在预印本平台arxiv公布论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》,创始人梁文锋位于署名之列。

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