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最终它学会了推理——逐步解决问题并揭示这些步骤——更有可能得出正确答案。这使得DeepSeek-R1能够自我验证和自我反思,在给出新问题的答案之前检查其性能,从而提高其在编程和研究生水平科学问题上的表现。

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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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