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根据DeepSeek公布的技术论文显示,R1在训练过程中实验了三种技术路径:直接强化学习、多阶段渐进训练和模型蒸馏,其中R1首次证明了直接强化学习的有效性。科技媒体在技术解读中打了个比方,面对同一道题目,大模型同时多次进行回答,系统将给每个答案打分,依照“高分奖励低分惩罚”的逻辑进行循环,最终得出更具优势的推理路径。


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接下来,市场将密切关注美国科技巨头的业绩表现,以及他们在AI方面的资本支出。1月末至2月初,亚马逊、微软、谷歌、Meta将集中披露财报。英伟达将在当地时间2月26日披露财报。


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在这背后,DeepSeek-V3采用了用于高效推理的多头潜在注意力(MLA)和用于经济训练的DeepSeekMoE。研发团队证明,多Token预测目标(Multi-Token Prediction,MTP)有利于提高模型性能,可以用于推理加速的推测解码。后训练方面,DeepSeek V3引入了一种创新方法,将推理能力从长思维链模型(DeepSeek R1)中,蒸馏到标准模型上。这在显著提高推理性能的同时,保持了DeepSeek V3的输出风格和长度控制。


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