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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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  最近,张健和团队成员收到了一面锦旗,上面写着“情暖人间 善德感恩”八个大字,这面锦旗的背后是一段温暖的救援故事:今年8月29日8点11分,张健刚刚到岗,电话骤然响起。“我爷爷独居在家,刚才上厕所摔倒了!能不能先上门看看,我们正在赶回来。”一位家属语气焦急。得知是位男性老人,怕自己一个人扛不动,张健立刻协调了食堂工作人员任志峰、联动站员罗莲,三人组成的应急小组10分钟内抵达老人家中。当他们进屋时,老人已从浴室艰难爬至卧室,正试图起身。“您别急,我们来了!”三人默契配合,小心翼翼地将老人扶至床边,避免二次伤害。

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