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外卖大战是提前透支消费福利

  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。

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  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。

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在《自然》的Editorial(社论)指出,大型语言模型需要同行评审。《自然》认为,大型语言模型(LLMs)正在迅速颠覆人类获取知识的方式,但最广泛使用的这些模型尚未在研究期刊中接受独立同行评审。同行评审有助于澄清LLMs的工作原理,并帮助评估它们是否真正实现了其宣称的功能。“这一情况随着自然杂志发表DeepSeek-R1模型细节而改变。”

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