科琳达智能锁全国24小时售后维修服务热线电话
科琳达智能锁全国人工售后24小时上门维修电话：(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
科琳达智能锁全国统一24小时400电话(1)400-1865-909（点击咨询）（2）400-1865-909（点击咨询）
科琳达智能锁全国人工售后总部电话
科琳达智能锁全国维修网点在线预约电话
维修服务定期技术培训，持续进步：定期组织技师参加技术培训和学习，确保技师能够掌握最新的维修技术和产品信息，持续进步。
科琳达智能锁全国服务基地
科琳达智能锁客服热线电话咨询
汉中市南郑区、运城市临猗县、蚌埠市淮上区、邵阳市邵阳县、内蒙古乌兰察布市集宁区
太原市迎泽区、朝阳市北票市、赣州市安远县、内蒙古包头市昆都仑区、六盘水市钟山区、三明市三元区
绥化市兰西县、琼海市塔洋镇、哈尔滨市道外区、长治市屯留区、晋城市高平市
北京市石景山区、金华市婺城区、赣州市于都县、儋州市大成镇、临沂市郯城县、南昌市湾里区、广西崇左市龙州县、淮南市田家庵区
益阳市资阳区、甘孜得荣县、肇庆市高要区、襄阳市枣阳市、七台河市桃山区、重庆市大渡口区、德州市庆云县
长沙市宁乡市、重庆市彭水苗族土家族自治县、鹤岗市南山区、西宁市湟源县、白城市镇赉县、白城市洮北区、新乡市牧野区、阜阳市颍泉区
宜春市万载县、赣州市兴国县、烟台市芝罘区、定安县定城镇、晋中市祁县、重庆市彭水苗族土家族自治县、佳木斯市桦南县、内蒙古乌兰察布市兴和县
郑州市新郑市、凉山布拖县、滨州市无棣县、赣州市赣县区、广西柳州市三江侗族自治县、阜新市海州区、金华市东阳市、邵阳市绥宁县、厦门市思明区、连云港市赣榆区
铜川市宜君县、济南市长清区、吕梁市交口县、益阳市资阳区、六安市金寨县、阜阳市太和县、菏泽市鄄城县
阳泉市郊区、东营市东营区、广西百色市乐业县、梅州市五华县、东莞市南城街道、焦作市马村区、滨州市沾化区、宿迁市泗阳县、台州市临海市
宜昌市夷陵区、周口市扶沟县、乐山市沐川县、安庆市太湖县、长沙市雨花区、广西河池市宜州区
大连市甘井子区、芜湖市繁昌区、广西防城港市上思县、黔南独山县、威海市文登区
六安市金安区、广西防城港市上思县、长治市上党区、沈阳市沈北新区、宜春市铜鼓县、通化市通化县、贵阳市花溪区
琼海市中原镇、内蒙古乌海市海勃湾区、重庆市大足区、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、南京市溧水区、平凉市灵台县、绵阳市三台县、白沙黎族自治县荣邦乡
淮南市潘集区、平顶山市鲁山县、内江市威远县、北京市丰台区、海北海晏县、晋城市沁水县、韶关市乐昌市
苏州市虎丘区、三亚市海棠区、保山市施甸县、眉山市东坡区、河源市东源县、西安市周至县、儋州市排浦镇、淮安市涟水县、绵阳市盐亭县
丽水市莲都区、鹤岗市兴山区、昆明市西山区、吕梁市汾阳市、南阳市南召县、濮阳市华龙区、太原市杏花岭区
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】
