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香港大学黄超教授表示，目前其团队已经开始用上 DeepSeek。其表示，DeepSeek 的工具和模型确实很给力。比如，在开发一些复杂任务时，DeepSeek 模型的效果还算不错，也让外界 AI 开发者看到了基于更多大模型基础能力开展探索和应用落地的可能。特别值得一提的是，DeepSeek-R1 模型使用强化学习来增强模型推理能力的设计，这和黄超团队的研究方向特别契合。之前，他和团队也曾尝试使用低成本的强化学习方法，以让模型在 Agent 任务中表现得更好，比如让 AI 在复杂环境中做出更聪明的决策等。而 DeepSeek- R1 所采用的奖励函数设计方案以及如何在不增加太多计算开销的情况下提升模型的推理能力等方法，都给其带来了较多启发。接下来，他和团队打算继续基于 DeepSeek 做一些更有意思的探索。