BOUSSAC指纹锁24小时服务热线全国
BOUSSAC指纹锁全国各区售后维修服务点热线：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
BOUSSAC指纹锁服务电话全国24小时服务热线(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
BOUSSAC指纹锁全天客服专线
BOUSSAC指纹锁售后客服服务热线电话全国
维修服务售后跟踪服务，确保长期稳定运行：我们提供维修服务售后跟踪服务，定期对维修后的家电进行检查和维护，确保家电长期稳定运行。
BOUSSAC指纹锁全国统一24小时人工客服热线
BOUSSAC指纹锁全国售后援助热线
榆林市子洲县、洛阳市西工区、普洱市墨江哈尼族自治县、广西桂林市临桂区、葫芦岛市建昌县、潍坊市寿光市、延安市宝塔区、重庆市大足区、驻马店市确山县、鹤岗市绥滨县
济南市钢城区、上饶市广丰区、怀化市麻阳苗族自治县、许昌市禹州市、临汾市安泽县、泉州市洛江区
扬州市邗江区、重庆市巫山县、福州市平潭县、汉中市洋县、三明市大田县、长治市武乡县、广西玉林市玉州区、株洲市攸县
广西百色市靖西市、昭通市威信县、忻州市忻府区、成都市双流区、孝感市云梦县、西宁市湟中区、湘潭市岳塘区、大同市云州区、岳阳市平江县、南阳市镇平县
青岛市李沧区、咸宁市赤壁市、海口市美兰区、七台河市勃利县、庆阳市庆城县
六盘水市盘州市、中山市南头镇、泉州市鲤城区、牡丹江市海林市、泸州市古蔺县、遵义市仁怀市、宁波市象山县
广西玉林市博白县、东方市板桥镇、遵义市仁怀市、丽水市莲都区、郴州市嘉禾县
东方市大田镇、福州市台江区、东莞市黄江镇、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、上饶市信州区、广西南宁市江南区、重庆市江北区、张掖市民乐县、曲靖市罗平县
东莞市大朗镇、荆门市掇刀区、遵义市习水县、邵阳市绥宁县、焦作市温县、襄阳市南漳县、济南市钢城区、黔东南麻江县、泸州市龙马潭区、安阳市龙安区
六安市舒城县、牡丹江市绥芬河市、厦门市海沧区、安庆市怀宁县、无锡市江阴市、宜春市袁州区
阳泉市城区、德阳市广汉市、大庆市林甸县、内蒙古乌兰察布市卓资县、绵阳市涪城区、西双版纳勐海县、宜宾市兴文县、天水市武山县
长春市双阳区、南通市如东县、丹东市凤城市、襄阳市谷城县、延边汪清县、天津市蓟州区
榆林市米脂县、文昌市文城镇、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、东莞市寮步镇、烟台市龙口市、黄南同仁市、三门峡市湖滨区、甘南夏河县、南充市顺庆区、乐山市五通桥区
儋州市海头镇、洛阳市涧西区、济宁市梁山县、镇江市丹徒区、双鸭山市饶河县、东方市江边乡、甘孜康定市、黔西南贞丰县
内蒙古鄂尔多斯市乌审旗、黄冈市团风县、黔东南锦屏县、亳州市涡阳县、东莞市南城街道、成都市彭州市、延安市黄龙县
岳阳市华容县、临夏广河县、甘南舟曲县、广西南宁市兴宁区、永州市双牌县、济宁市金乡县、湘潭市雨湖区、宁波市奉化区、昆明市官渡区、吕梁市文水县
汉中市城固县、赣州市龙南市、吉林市船营区、宁夏银川市贺兰县、运城市河津市、广西桂林市灵川县、重庆市合川区、济宁市微山县、延安市志丹县、芜湖市南陵县
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】
