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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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“只有亲身经历,才有切身体会,才能了解到最真实的情况。领导干部们体验送外卖后,那一份发自肺腑的‘感同身受’,最为动人,也最为可贵。”文章说,因为“感同身受”在前,方有“推己及人,反求诸己”。“感同身受”,是发现问题、解决问题的基本前提,是改变现实、追求美好的重要起点。“不做‘官老爷’,要当‘勤务员’,离不开这样的‘感同身受’,看到群众的‘急难愁盼’,更好地为群众服务,让政府出台的政策和制度,更有人情味,‘民生含量’更高,都需要‘与群众共情共鸣’来支撑。”

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《自然》杂志指出,如此总结DeepSeek-R1带来的进步:如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤,那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似,但这对人工智能有极大挑战,需要人工干预来添加标签和注释。

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