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中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）日前发布的大模型DeepSeek-R1，以更低的成本和更小的算力规模，实现了足以匹敌美国顶尖AI模型的效果，震撼业界的同时引发多国关注。美国主要人工智能和半导体公司的股价应声暴跌。

如何让游客获得沉浸式的古建游览体验？“既要有好料，还得会烹调。”贾晓亮笑着打了个比方——数据组成了制作文物古建实景三维场景的“原料包”，然后再转化为与虚拟引擎软件相匹配的格式，渲染生成四季变化、光影变幻等环境场景，最后将处理好的数据整体“打包”，输入文物古建沉浸式体验平台。

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现在，让我们更深入地探讨。这与我们目前为止讨论的内容密切相关。我们希望训练像ChatGPT这样的LLM助手。我们已经讨论了它的第一阶段，即预训练阶段。简而言之，就是：我们获取互联网文档，将其分解成标记——这些小的文本块的原子——然后我们使用神经网络来预测标记序列。这个阶段的输出是基础模型，也就是这个神经网络的参数设置。而这个基础模型本质上是一个在标记层面的互联网文档模拟器，它可以生成与互联网文档具有相同统计特征的标记序列。我们看到它可以用于一些应用，但实际上我们需要做得更好。我们想要一个助手，能够回答我们提出的问题。所以我们现在需要进入第二阶段，称为后训练阶段。

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