DeepSeek的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型，并使其进行推理。DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练。在这种学习中，模型正确解答数学问题时会获得高分奖励，答错则会受到惩罚。
南京市第一医院神经内科主任、主任医师、博士生导师、医学博士后蒋腾介绍，“不宁腿综合征”是一种极容易被忽视的“睡眠杀手”，是神经在“报警”。
文创雪糕是另一个典型案例。当第一家博物馆推出文物造型雪糕“一战成名”后，迅速引来大规模模仿。没过多久，小到地标建筑、大到历史文物，几乎“万物皆可雪糕化”。同样的剧情在“考古盲盒”上再次重演：自河南博物院凭借“沉浸式挖宝”体验破圈之后，各类“挖土盲盒”纷纷上线，“哪里都能铲一铲”。
《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。
“早期，牧民们连‘诉讼时效’都听不懂，现在，手机上就能申请法律援助。”王冠华见证着新疆法治意识的觉醒。2014年，王冠华作为“1+1”中国法律援助志愿者初到新疆时，语言不通、资源匮乏是基层普法的“拦路虎”。
这项新能源领域的突破性成果，由大连化物所陈萍研究员、曹湖军研究员和张炜进副研究员团队研发完成，他们在氢负离子导体开发及其应用方面取得重要进展基础上，开发出新型核壳结构氢负离子电解质，并成功构建首例氢负离子原型电池。北京时间17日夜间，相关成果论文在国际知名学术期刊《自然》发表。
“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。”
科研团队介绍说，氢通常以氢正离子(质子)、氢负离子和氢原子三种形式参与反应，其中，氢负离子是一种独特且具有巨大潜力的能量载体。
