由DeepSeek团队研发、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文,荣登国际权威期刊《自然》第645期封面。该论文系统揭示了通过纯强化学习提升大语言模型推理能力的新范式,无需依赖人工标注数据,即可实现自我反思、验证与策略调整等高级推理行为。研究表明,该方法显著提升了模型在数学、编程及STEM领域的表现,超越传统监督训练模型。Nature指出,DeepSeek-R1是首个完成独立同行评审的主流大语言模型,填补了行业空白。
免责声明:本文内容由开放的智能模型自动生成,仅供参考。
由DeepSeek团队研发、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文,荣登国际权威期刊《自然》第645期封面。该论文系统揭示了通过纯强化学习提升大语言模型推理能力的新范式,无需依赖人工标注数据,即可实现自我反思、验证与策略调整等高级推理行为。研究表明,该方法显著提升了模型在数学、编程及STEM领域的表现,超越传统监督训练模型。Nature指出,DeepSeek-R1是首个完成独立同行评审的主流大语言模型,填补了行业空白。
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