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在 88 步之前的训练以塑造奖励 (r=0.1) 为主，通过调整模型使其在生成 token 预算内停止并在 块内格式化答案，从而可以更轻松地进行优化。在此期间，冗长的错误响应受到抑制，平均响应长度急剧下降。在第 88 步，模型开始通过输出更多重试（retries）来「爬上奖励山」，朝着更高的奖励（r=1 表示正确性）攀登。因此，我们观察到正确响应的长度增加。伴随而来的副作用是，模型输出更多冗长的肤浅自我反思，导致平均响应长度激增。整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思，以最大化预期奖励，从而提高推理能力。

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据红星新闻此前报道，一名知情人士告诉红星新闻记者，被绑架的人包括在菲律宾当地华人慈善组织担任会长的曾先生夫妻二人、曾先生的哥嫂二人，以及曾先生哥哥年仅12岁的儿子，还有一人身份不明。

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DeepSeek可以采用哪些措施保护自身利益？对此，网络安全专家、北京汉华飞天信安科技有限公司总经理彭根建议DeepSeek多申请一些和自己相关的域名，例如把和deepseek相似单词的所有后缀的域名都去申请一遍，尽量穷尽，让抢注者没办法再申请了。否则，已经被注册的，例如deepseek.top等无法再申请，只能从所有者那里买回去，成本可能比较高。