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DeepSeek除了被用于规划自驾线路，还被广大网友广泛用到了旅游线路的规划上。记者在多个社交平台都发现了用DeepSeek规划旅游线路的帖子，其中既有简单的旅游线路推介，又有特色线路的推介。记者查看了一份DeepSeek给外地网友制作的重庆的人文旅游攻略，其中并没有提到洪崖洞、轨道李子坝站、来福士广场等热门景点，而是推荐了通远门城墙遗址、若瑟堂、黄家巷、大韩民国临时政府旧址等略显小众的人文景点，其中还包括了景点简介以及周边美食的推荐。有网友看后感叹：“这是一份可食用的旅游攻略。”

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AG1语言模型是一个自定义Transformer，在无监督模式下经过两个阶段的训练：首先在包含和不包含辅助构造的题目上训练，然后仅在包含辅助构造的题目上训练。

本文的目的是帮你节省一些时间，让你根据硬件预算选择合适的模型大小。在开始微调时，你必须做出的重要决定是选择模型大小，以及你是执行完全微调还是参数高效微调（PEFT）。

王伟忠在评价大小S的时候，引用过一句名言，“老大傻，老二奸”。虽然大S比小S大两岁，但严格算起来，大S才是名正言顺的徐家老二，也是最有头脑的那一个。

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。

施工单位中交集团隧道工程局有限公司轨道交通22号线盾构副经理李宁介绍，此次施工过程中，针对盾构下穿京哈铁路、京唐城际铁路双特级风险源，团队通过科学把控掘进参数等技术，及时填充管片与地层间隙，有效控制地层沉降，同时利用自动化监测手段，动态调整盾构参数，最终连续顺利通过两处特级风险源。