万森凯防盗门400客服售后全国统一官方服务
万森凯防盗门全天候400热线：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
万森凯防盗门全国官网网点电话(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
万森凯防盗门维修上门附近电话号码400热线
万森凯防盗门服务热线咨询中心
维修配件质量追溯，保障配件来源：我们建立维修配件质量追溯系统，确保所有配件来源可靠，质量有保障，让客户用得放心。
万森凯防盗门24小时服务热线全国热线
万森凯防盗门24小时档案服务热线
福州市连江县、上海市徐汇区、晋中市昔阳县、池州市石台县、铜川市王益区、濮阳市华龙区、成都市新津区、泰州市海陵区、深圳市罗湖区
武威市凉州区、葫芦岛市南票区、烟台市栖霞市、大兴安岭地区漠河市、韶关市翁源县、温州市鹿城区、邵阳市双清区
广元市苍溪县、内蒙古呼伦贝尔市扎兰屯市、南平市光泽县、文昌市文教镇、连云港市连云区、宁夏石嘴山市大武口区、丽江市玉龙纳西族自治县、天津市东丽区、大连市沙河口区、本溪市桓仁满族自治县
陇南市康县、咸阳市泾阳县、沈阳市康平县、内江市市中区、曲靖市罗平县、湘潭市湘潭县
抚州市金溪县、海西蒙古族格尔木市、上海市浦东新区、黄山市休宁县、新乡市延津县、长春市朝阳区
安庆市望江县、泉州市洛江区、儋州市光村镇、深圳市光明区、吉安市万安县、长沙市望城区、商丘市柘城县、阳江市阳西县
嘉峪关市文殊镇、福州市晋安区、遂宁市安居区、攀枝花市米易县、伊春市嘉荫县、葫芦岛市绥中县、宁夏中卫市中宁县、孝感市汉川市
渭南市华阴市、蚌埠市固镇县、渭南市潼关县、南昌市东湖区、泰安市岱岳区、丽江市永胜县、郑州市荥阳市、广西百色市靖西市
黔西南册亨县、平顶山市宝丰县、上饶市玉山县、楚雄双柏县、宿迁市宿城区、广西北海市铁山港区、临沂市费县、深圳市宝安区、南阳市西峡县
黄石市黄石港区、徐州市泉山区、德阳市广汉市、扬州市高邮市、河源市和平县、汉中市略阳县、北京市顺义区、北京市丰台区、青岛市市南区
忻州市五台县、德州市庆云县、凉山越西县、忻州市原平市、宝鸡市金台区、大理大理市、玉树囊谦县、绵阳市涪城区、宿迁市泗阳县、丽水市缙云县
晋中市平遥县、盘锦市双台子区、金华市婺城区、运城市万荣县、萍乡市湘东区、资阳市安岳县
永州市蓝山县、合肥市巢湖市、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、阜阳市太和县、湘潭市岳塘区、台州市临海市、吉林市丰满区、楚雄大姚县、伊春市乌翠区、宿州市灵璧县
咸宁市嘉鱼县、赣州市兴国县、文昌市东路镇、广西百色市隆林各族自治县、三明市泰宁县、东方市东河镇、合肥市长丰县、永州市新田县
上饶市玉山县、益阳市南县、广西河池市宜州区、天津市武清区、安康市紫阳县、长沙市芙蓉区、重庆市武隆区、杭州市江干区
宁波市海曙区、潍坊市诸城市、昌江黎族自治县七叉镇、文昌市东路镇、邵阳市北塔区、常德市鼎城区、黔东南剑河县、宁夏银川市灵武市、淮安市盱眙县、屯昌县乌坡镇
金昌市金川区、孝感市大悟县、海西蒙古族德令哈市、重庆市荣昌区、湛江市雷州市、长沙市岳麓区、营口市站前区、内蒙古鄂尔多斯市杭锦旗、朝阳市朝阳县、怀化市洪江市
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】
