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当地时间 2 月 4 日晚间，不断到达的快递堆满了美国洛杉矶机场的美国邮政（USPS）分拣中心仓库，直至溢出仓库门外。这个约 20000 平方米的库房每天会迎接大约 20 个国际航班送来的包裹，工作人员拆包分拣，再发至美国各地的次级转运中心——其中 60% 来自中国。这一夜，中国包裹被全部拦下，瘫痪了整个分拣中心。

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报道称，DeepSeek的出现也让欧洲公司意识到，开源模型或许能够为欧洲在人工智能竞争中迎头赶上美国和中国带来机会。1月30日，米斯特拉尔公司发布了名为“Mistral Small 3”的全新开源语言模型，将其定位为GPT-4o mini（OpenAI 的缩小版、更便宜的模型）的“出色开放替代品”。2月3日，20家欧洲研究机构宣布组成一个名为OpenEuroLLM的联盟，这是一项雄心勃勃的人工智能计划，旨在开发欧洲版的DeepSeek。据科技新闻网站 The Next Web 报道，这个开源项目得到了欧盟委员会的支持，预算为 5200 万欧元，可能是该委员会最大的人工智能项目。

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当前训练模型的主要原则是监督它们为输入产生特定的输出。例如，监督微调尝试匹配给定输入的直接输出 token，类似于模仿学习，而 RL 微调训练响应以优化奖励函数，该函数通常应该在 oracle 响应上取最高值。无论哪种情况，我们都在训练模型以产生它可以表示的 y* 的最佳近似值。

例如：在 LLM 执行数学推理任务时，例如解答「计算 3x + 2y」，模型并不是直接给出答案，而是隐式地执行一系列推理步骤：t₁: 计算 3x → t₂: 计算 2y → t₃: 将 3x 和 2y 相加。然而，这些推理步骤是抽象的、不可直接观察的，模型的最终输出是这些推理过程的不同表达方式。例如，输出序列 r₁ → r₂ → r₃ 可能有多种不同的表达形式，但它们并不一定能完全还原对应的推理步骤 t₁ → t₂ → t₃。