品多智能锁24小时厂家维修24小时客服热线
品多智能锁400专属客服热线：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
品多智能锁售后守护(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
品多智能锁24小时客服报修服务
品多智能锁人工客服寻
维修服务智能预约系统，自动匹配：采用智能预约系统，根据技师的日程安排和客户需求，自动匹配最合适的维修时间，提升预约效率。
品多智能锁售后服务网点电查询全国
品多智能锁全国各售后服务24小时号码全国网点
马鞍山市含山县、贵阳市息烽县、昌江黎族自治县石碌镇、甘南碌曲县、淮南市八公山区、吉安市峡江县
定西市通渭县、莆田市涵江区、广西河池市环江毛南族自治县、广州市越秀区、咸宁市通山县、梅州市兴宁市、营口市老边区、湘潭市雨湖区、内蒙古赤峰市林西县、文昌市冯坡镇
临沂市平邑县、六安市霍邱县、潍坊市寿光市、牡丹江市宁安市、漯河市召陵区
琼海市长坡镇、晋中市左权县、中山市五桂山街道、济宁市微山县、长春市南关区、湘西州龙山县、菏泽市曹县
广西崇左市天等县、福州市鼓楼区、黄石市阳新县、陇南市文县、驻马店市正阳县、宜昌市长阳土家族自治县
南通市海安市、枣庄市滕州市、武汉市汉阳区、吉安市新干县、巴中市南江县、攀枝花市西区、海西蒙古族天峻县、重庆市武隆区
郑州市上街区、新乡市原阳县、金华市永康市、广西贵港市覃塘区、清远市清新区、安庆市大观区、商丘市柘城县、西宁市城北区、蚌埠市怀远县、镇江市句容市
周口市郸城县、潍坊市奎文区、红河泸西县、白沙黎族自治县阜龙乡、辽源市东丰县、红河弥勒市、苏州市昆山市、渭南市白水县、东莞市凤岗镇、张掖市肃南裕固族自治县
昆明市呈贡区、绵阳市安州区、海东市互助土族自治县、白沙黎族自治县元门乡、济宁市兖州区
泉州市永春县、万宁市礼纪镇、赣州市定南县、东营市广饶县、平凉市崆峒区
阳泉市郊区、毕节市金沙县、宁波市鄞州区、吉安市庐陵新区、南充市西充县
宿迁市沭阳县、淮北市杜集区、郑州市二七区、保山市施甸县、江门市恩平市、东莞市长安镇、上海市虹口区
内蒙古呼和浩特市武川县、万宁市万城镇、安康市汉阴县、永州市道县、直辖县天门市、大同市广灵县、岳阳市湘阴县、南阳市西峡县、广西来宾市兴宾区、温州市苍南县
宿州市萧县、菏泽市定陶区、定安县黄竹镇、汉中市南郑区、楚雄武定县、广西玉林市福绵区、临汾市大宁县、沈阳市新民市、甘南迭部县
广西南宁市横州市、临沂市沂南县、鹤壁市浚县、滁州市凤阳县、肇庆市封开县、泉州市丰泽区、铁岭市清河区、遵义市汇川区
佳木斯市富锦市、毕节市赫章县、玉溪市新平彝族傣族自治县、凉山宁南县、天津市津南区、中山市南头镇、陇南市成县、张掖市山丹县、长春市二道区、凉山会理市
陵水黎族自治县三才镇、湘潭市韶山市、内蒙古巴彦淖尔市磴口县、天津市静海区、文昌市铺前镇、焦作市沁阳市、德州市武城县、澄迈县永发镇
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】
