這一輪承認潮的主要力量,李想恰恰來自一直在阻撓這一進程的美國的傳統(tǒng)盟友。

此外,深夜碎丟預訓練數據集包含大量數學和編程相關內容,表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數據。當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞,反思基準測試可被操控,而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

李想深夜反思,“頭部陣營夢”一夜歸零:增程紅利被撕碎丟進垃圾桶!

、部陣被撕以往的研究主要依賴大量監(jiān)督數據來提升模型性能。在強化學習中,營夢夜模型正確解答數學問題時會獲得高分獎勵,答錯則會受到懲罰。HuggingFace的機器學習工程師、歸零同時也是論文審稿人之一的LewisTunstall補充說,歸零盡管他不能100%確定R1未基于OpenAI示例進行訓練,但其他實驗室的復制嘗試表明,DeepSeek的推理方案可能足夠優(yōu)秀而無須這樣做。

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DeepSeek-V3-Base的訓練數據僅來自普通網頁和電子書,增程不包含任何合成數據。LewisTunstall表示,紅利這是一個非常受歡迎的先例,如果沒有公開分享這一流程大部分內容的規(guī)范,就很難評估這些系統(tǒng)是否存在風險。

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DeepSeek表示,進垃圾桶假設H800的租賃價格為每小時2美元,進垃圾桶DeepSeek-R1-Zero訓練成本20.2萬美元,SFT數據集創(chuàng)建花費1萬美元,DeepSeek-R1訓練成本8.2萬美元,這三項的總成本為29.4萬美元。今年1月,李想有報道提到,OpenAI研究人員認為,DeepSeek可能使用了OpenAI模型的輸出來訓練R1,這種方法可以在使用較少資源的情況下加速模型能力提升。隨后記者詢問武漢大學研究生院,深夜碎丟對方稱剛接到消息,正在核實。此前網友截圖顯示,反思該論文下載量達31萬次,在文獻來源為武漢大學的論文中高居第一。一般撤下學位論文的流程:部陣被撕首先需要作者本人聯(lián)系學校研究生院,然后校方出具撤稿函。第一財經記者今天上午查詢中國知網發(fā)現(xiàn),營夢夜其論文《中印生育行為影響家庭暴力的經濟學分析》已經下架。當天早些時候,歸零第一財經記者發(fā)現(xiàn)在知網無法搜索到該論文,而同一時間段其它論文均能正常展示、下載。