目前，Lian Wenfeng创造了自然！

陈·塔利（Chen Taly）的编辑李·舒林（Li Shuiqinglast）之夜的编辑吉蓬十二世的作者又使历史恢复了历史！吉文奇在9月18日报道说，9月17日，DeepSeek-R1 DeepSeek-R1推论是由DeepSeek和Liang Wenfeng团队共同完成的，并作为相应的作者完成，并出现在国际授权的“自然”杂志的封面上。 DeepSeek-R1文章提出了重要的研究结果，该发现仅取决于强化的学习并激发了研究人员的全球，从而刺激了大型模型的推理能力。该模型也已成为最受欢迎的开源推理模型，超过1,090万次，可以采用面部下载。这次本质上值得获得认证。同时，DepSeek-R1也是第一个由成对审查的大规模通用语言模型。出版商在出版商中受到了赞扬。几乎所有常规模型尚未独立检查，一个这个差距“最终被DeepSeek打破了”。大自然认为，在AI行业中，未经证实的陈述和炒作是“一般”，而DePseek所做的一切都是“朝着透明和可重复性迈出的快乐一步”。 ▲自然杂志的封面标题：selfayuda-Reforying学习教会模型自动信息信息模型的新DeepSeek-R1文章发表在《自然》杂志上的新文章与第一版完全不同，第一版未在今年1月对成对进行审查。我们揭示了模型培训的细节，并在模型启动开始时对蒸馏问题做出了积极反应。 ▲在自然界发表的DeepSeek-R1文章中发表的64页对评论文档中，DePseek介绍了DeepSeek-V3 Base（TheDeepSeek-R1 base）使用的数据来自Internet。它可能包含GPT-4产生的结果，但绝不是故意的，也没有特殊的蒸馏过程。 DeepSeek提供了一个详细的过程来减轻数据pollu在培训补充材料的过程中，模型并未故意在其培训数据中包括参考点。样本并改善了其模型的性能。此外，DePseek对DeepSeek-R1的安全性进行了全面的评估，该评估表明其安全性在同一时期推出的前卫模型之前。 Nature Magazine认为，随着AI技术变得越来越流行，广告大型模型制造商无法验证可以为社会带来真正的风险。基于独立研究人员的成对是遏制过度夸张和非人工智能行业的有效方法。论文中的链接：https：//www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z#code-abailability pares pares pares评论审查审查报告：https：//www.nature.com/s41586-025-025-0942-09422-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-22-Z#M2SM2： ////tent.springer.com/esm/art%3A10.1038%2FS41586-025-09422-Z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM1_ESM.ESM.PDF1。最新版本的文档揭示了多个重要信息，正在评估R1安全性。在了解文档的新版本的更改之前，您必须查看DeepSeek-R1文章的中心内容。对DepSeek-R1进行研究的起点是一个重要的问题，当时影响了AI行业。众所周知，推理可以改善大规模语言模型的功能，但是在训练后训练思维链的轨迹通过舞台的数据轨迹，这在很大程度上取决于手动注释，从而限制了可扩展性。 DeepSeek试图通过增强学习来允许模型发展。基于DepSeek-V3基础，DePseek USA GRPO作为增强学习框架，使用最终预测结果的实际校正和响应作为奖励标志，而无需在推理过程中限制，并最终构建了Deep R1-Cero。 DeepSeek-R1-Cero倾向于产生强化学习，较长的响应ES，每个都是验证，反思和探索的对象。我们通过包括替代方案的趋势成功地改善了推论策略。 ▲随着推理长度的增加，DeepSeek-R1-Zero响应的准确性增加，模型训练的一般响应长度继续增加。基于DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek使用Mú阶段训练LEDSEEK-R1开发DeepSeek-R1，拒绝抽样和良好的监督调整与RL一起进行调整，从而使该模型具有强大的推理能力并更好地实现人类的偏好。此外，该团队还蒸馏出小型模型，并为研究界提供了可用的资源，以促进思想链推理模型的开发和应用。除了以前的科学研究的主要结果外，DePseek还为文档和其他材料的最新版本增加了许多其他信息，允许外部woRLD可以更深入地了解训练细节和模型的操纵。参考数据污染是一个非常微妙的问题。如果制造商故意或不自愿地参考测试和训练期间的相关响应，则相关测试中的模型得分异常高，这很可能会影响参考评分的权益。 DeepSeek透露，它已经在deepSeek-R1训练后实施了全面的净化测量，以避免污染参考测试数据。以数学为例，DeepSeek去污染过程仅使用预训练数据来识别并消除了大约600万个潜在的文本。在后阶段，与数学有关的所有数据均来自2023年之前的竞争，并且采用了与培训之前相同的过滤策略，从而确保培训和评估数据根本不会叠加。这些测量值e毫无疑问，模型评估的结果确实反映了解决问题的能力，而不是记住测试数据。如果没有禁运，DeepSeek还承认，2024年发布的一些参考点仍然可能存在污染问题，因为这种净化方案无法完全避免重写测试集的重写。 DeepSeek还为DeepSeek-R1添加了全面的安全报告。 DeepSeek-R1报告引入了用于实施服务的外部风险控制系统。这不仅允许您根据关键字的巧合来识别危险的对话，而且还可以使用depSeek-v3直接执行风险审查，以确定是否必须拒绝答案。 DePeeek建议开发人员在使用DeepSeek-R1时实施类似的风险控制系统。在公共安全参考点和内部安全研究中，DeepSeek-R1超过了前卫模型，例如Claude-3.7-Sonnet和GPT-4O，在大多数Refer中ence。开源实施版本的安全性不如具有外部风险控制系统的版本的安全性，但具有中等水平的安全保证。在DeepSeek-R1发布开始时，有传言称该模型使用了OpenAI模型进行蒸馏。作为回应，DepSeek对DeepSeek-V3基本的先前训练的数据都是网络的响应，这一切都反映了自然数据的分布，并且“可以包括由高级模型产生的内容，例如GPT-4（例如GPT-4）（例如GPT-4），而GPT-4合成数据规模的GPT-4综合数据量表的主要pe scultion scultion scultional of-scale模型的模型。是一个严重的差距。DeepSeek自然介绍了今年2月14日的DeepSeek-R1文章，直到7月17日才被接受，并于9月17日正式发布。在此过程中，八位外部专家参加了同行评审，以评估作品的独创性，方法论和鲁棒性。在最终发布中，对审查报告的需求和作者的回答都均已揭示。吉根Xi还研究了DeepSeek-R1文档的作者的评论意见并回答。该文档有64页，几乎是文档本身长度的三倍。 ▲在DeepSeek对封面上的八位审稿人提出了数百种特定意见，包括复数和复数，有关文档中AI的“拟人化”的警告，并担心数据污染和模型安全问题。例如，在下面的评论中，审稿人热情地捕捉了声明的歧义“开源DeepSeek-r1零”，提醒我们，“开源”概念的定义仍然有争议，并且在使用相关陈述时必须采取特殊注意。审阅者还要求DeepSeek将SFT和RL数据的链接附加到文档上，而不是提供数据示例。▲▲审查审阅者对审阅者的审查审查的审查审查的部分审查和以前的审查的审查是对审查的审查的审查，并提供了一些篇章。 DeepSeek还在今年的一月发表了一份有关DepSeek-R1的技术报告，但是在同伴评论中，这些技术文件与真实情况之间的差距很大。文档的清晰度，并确保作者对他的陈述有合理的论点。此过程不一定会导致文章内容的重大变化，但可能会提高研究的可靠性。对于AI开发人员而言，这意味着他的工作更加坚实和有说服力。结论：DepSeek开源模型可能成为行业的模型。 DeepSeek-R1在世界开源社区中获得了良好的声誉，作为针对世界的国家开源AI模型的代表。 DePseek出现在《自然杂志》的封面上后，添加了有关该模型的信息，提供了科学研究参考，以复制开源社区的模型和应用程序支持。 Nature Magazine要求更多的AI公司将模型发送给同龄人进行评论，以确保其陈述得到验证和澄清。在这种情况下，depSeek开源模型不仅预期从日本展示了人工智能的技术力量，但也从调查中的调查的角度从透明的角度开始成为全球AI行业的参考模型
特殊声明：先前的内容（包括照片和视频（如果有），如有）已由网络自我媒体平台的用户收费和发布。该平台仅提供信息存储服务。
注意：以前的内容（包括有照片或视频的视频）将由NetEase用户，社交媒体平台加载和发布，仅提供信息存储服务。