蝉东智能锁维修上门附近电话全国网点
蝉东智能锁维修网点各区售后服务维修电话：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
蝉东智能锁售后电话查询指南(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
蝉东智能锁厂家总部售后统一电话热线
蝉东智能锁服务专线中心电话
维修服务在线维修知识库，自助学习：建立在线维修知识库，收录各类家电维修案例和技巧，供客户自助学习，提升自我解决问题的能力。
蝉东智能锁400客服售后系统电话热线
蝉东智能锁厂家总部售后在线联系方式
庆阳市华池县、鸡西市恒山区、宁德市福安市、德阳市什邡市、烟台市福山区、佳木斯市桦南县
赣州市瑞金市、宁波市海曙区、深圳市南山区、广西南宁市良庆区、信阳市潢川县、大兴安岭地区漠河市、长春市绿园区、陇南市徽县、铜仁市玉屏侗族自治县
广州市白云区、烟台市牟平区、吉安市井冈山市、东莞市中堂镇、长治市武乡县、临沧市沧源佤族自治县、宜宾市南溪区、吉林市蛟河市
黄石市铁山区、咸阳市武功县、牡丹江市西安区、北京市延庆区、长治市上党区、东莞市道滘镇、天津市北辰区、鞍山市铁东区、太原市晋源区、西安市高陵区
梅州市蕉岭县、东莞市凤岗镇、宣城市泾县、永州市双牌县、文昌市重兴镇、儋州市南丰镇
荆州市荆州区、琼海市万泉镇、七台河市勃利县、驻马店市正阳县、菏泽市牡丹区、安康市石泉县、芜湖市无为市
郴州市嘉禾县、内蒙古赤峰市翁牛特旗、淄博市临淄区、三亚市天涯区、临汾市乡宁县、广西贵港市覃塘区、琼海市龙江镇、芜湖市鸠江区、荆州市石首市、阳江市阳春市
上海市虹口区、漳州市芗城区、陵水黎族自治县光坡镇、伊春市金林区、济宁市兖州区、临夏康乐县、岳阳市湘阴县、常德市鼎城区
淄博市周村区、烟台市福山区、内蒙古通辽市奈曼旗、漳州市南靖县、澄迈县大丰镇、佛山市禅城区
成都市新都区、吉林市船营区、上海市宝山区、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗、新乡市辉县市、扬州市高邮市、盐城市大丰区
哈尔滨市依兰县、运城市盐湖区、广西防城港市上思县、揭阳市惠来县、台州市三门县、临夏康乐县、河源市龙川县
内蒙古呼和浩特市土默特左旗、海东市平安区、淄博市淄川区、温州市龙港市、怀化市中方县、咸宁市嘉鱼县、抚州市金溪县、连云港市海州区、宁夏吴忠市同心县
潮州市潮安区、达州市万源市、天津市北辰区、凉山雷波县、武威市天祝藏族自治县、邵阳市北塔区
直辖县仙桃市、儋州市那大镇、淮安市清江浦区、嘉兴市桐乡市、新乡市长垣市、滁州市天长市
泰州市兴化市、常德市临澧县、定西市通渭县、龙岩市上杭县、宁波市江北区、武汉市蔡甸区、广西柳州市鱼峰区、渭南市潼关县、临夏永靖县、文昌市冯坡镇
内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗、恩施州宣恩县、临夏永靖县、朔州市怀仁市、阜阳市太和县、甘南临潭县
内蒙古通辽市科尔沁区、大连市长海县、广西河池市南丹县、北京市怀柔区、上海市金山区、宝鸡市岐山县、咸阳市彬州市
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】
