TENGO智能锁维护服务不间断
TENGO智能锁400客服售后24小时服务电话：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
TENGO智能锁24小时厂家24小时维修受理(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
TENGO智能锁总部售后服务热线
TENGO智能锁400服务网
维修服务满意度评级系统，客观评价服务：我们采用满意度评级系统，让客户对服务进行客观评价，帮助我们更好地了解服务质量和改进方向。
TENGO智能锁售后电话24小时人工
TENGO智能锁全国统一售后网点
龙岩市连城县、白沙黎族自治县细水乡、邵阳市洞口县、阿坝藏族羌族自治州金川县、庆阳市合水县
太原市尖草坪区、德州市平原县、滨州市博兴县、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗、甘孜色达县、泰安市宁阳县、南昌市进贤县、凉山美姑县
郑州市新密市、毕节市织金县、庆阳市华池县、丹东市宽甸满族自治县、大同市平城区、十堰市竹山县、晋中市太谷区、凉山会理市、滨州市惠民县
盘锦市双台子区、遵义市凤冈县、潮州市饶平县、益阳市南县、淄博市沂源县、庆阳市正宁县、运城市闻喜县、菏泽市巨野县
徐州市贾汪区、南京市栖霞区、天津市宁河区、儋州市新州镇、荆州市洪湖市、益阳市安化县、自贡市贡井区、天水市麦积区、淮安市洪泽区
重庆市巫山县、鹤岗市向阳区、大同市云州区、三明市宁化县、绵阳市江油市、泉州市永春县
成都市龙泉驿区、永州市蓝山县、南京市江宁区、衡阳市祁东县、商洛市商南县、岳阳市岳阳县、重庆市巴南区、白山市江源区、宿州市砀山县
沈阳市铁西区、吕梁市柳林县、重庆市南岸区、南阳市唐河县、遂宁市蓬溪县、昆明市西山区、赣州市兴国县、滨州市博兴县、平顶山市鲁山县、黔东南凯里市
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
甘孜甘孜县、厦门市同安区、嘉峪关市峪泉镇、曲靖市沾益区、陇南市文县、果洛班玛县、陇南市成县、白城市通榆县、广西玉林市兴业县、抚州市金溪县
张掖市甘州区、咸阳市兴平市、重庆市武隆区、泰州市兴化市、临汾市隰县、日照市五莲县、抚州市乐安县、青岛市市北区
上海市普陀区、抚顺市新抚区、中山市阜沙镇、长沙市岳麓区、萍乡市上栗县、烟台市龙口市、直辖县天门市、自贡市富顺县、沈阳市皇姑区、昆明市宜良县
宁德市古田县、眉山市洪雅县、南昌市南昌县、甘孜巴塘县、威海市荣成市、广西北海市铁山港区、牡丹江市东宁市、岳阳市云溪区
大连市金州区、合肥市包河区、内蒙古赤峰市松山区、泰州市泰兴市、忻州市静乐县
沈阳市于洪区、铜仁市印江县、鞍山市铁西区、黔东南剑河县、东莞市企石镇
上海市闵行区、定西市渭源县、武汉市洪山区、广西梧州市蒙山县、忻州市河曲县、甘南迭部县
鹰潭市余江区、咸宁市赤壁市、广西南宁市武鸣区、宁波市慈溪市、宁夏吴忠市青铜峡市、宁德市霞浦县、中山市南头镇、大同市天镇县
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】
