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  2018年,大连化物所团队启动氢负离子传导研究,2023年研制出室温超快氢负离子导体。以此为基础,本项研究形成一种新型核壳结构复合氢化物,该新型材料在室温下即可展现快速的氢负离子传导特性,并同时兼具优异的热稳定性与电化学稳定性,是一种理想的电解质材料。

DeepSeek的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型,并使其进行推理。DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练。在这种学习中,模型正确解答数学问题时会获得高分奖励,答错则会受到惩罚。

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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。

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