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图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似,我们观察到奖励持续增加,而长度先减少然后激增,现有工作将此归因于顿悟时刻。然而,我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中(Section 1),但其中许多都是肤浅的(Section 2 ),因此奖励很低。


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大家也对DeepSeek的爆火感到意外和惊喜,它必然会助推AI行业的发展,也当然会令竞争加剧。做FA的李明明觉得,大模型六小虎可能会出现部分掉队。资深投资人陈悦天认为,DeepSeek的广泛传播让更多人知道了LLM(大语言模型)的功能并开始尝试使用,2025年会成为AI Agent应用大爆发的一年,新的商业模式也将诞生。


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