梁文锋DeepSeek论文登上《自然》封面
本周三，梁文锋团队在《自然》杂志发表论文，介绍开源AI模型DeepSeek-R1采用的大规模推理模型训练方法。研究表明，通过纯强化学习训练大规模推理模型，可有效提升大语言模型推理能力并降低人类输入需求。这款模型在数学、编程竞赛及STEM领域研究生水平任务中表现优异，如数学基准测试得分达 77.9% (DeepSeek-R1-Zero) 和79.8% ( DeepSeek-R1) 。模型以解决问题获奖励机制强化学习，减少训练成本与复杂性。梁文锋团队总结说，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果更可靠。
—— 科技日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
本周三，梁文锋团队在《自然》杂志发表论文，介绍开源AI模型DeepSeek-R1采用的大规模推理模型训练方法。研究表明，通过纯强化学习训练大规模推理模型，可有效提升大语言模型推理能力并降低人类输入需求。这款模型在数学、编程竞赛及STEM领域研究生水平任务中表现优异，如数学基准测试得分达 77.9% (DeepSeek-R1-Zero) 和79.8% ( DeepSeek-R1) 。模型以解决问题获奖励机制强化学习，减少训练成本与复杂性。梁文锋团队总结说，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果更可靠。
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