预训 练 SFT RLH F 1 0 使用 PPO 针对奖励模型优化策略 采样一个新的问题 基于有监督策略初 始化 PPO 模型 输出策略生成答案 奖励模型计算输出 奖励 更新策略 第二步 收集比较数据并训练奖励模型 采样问题，模型输出 问题的多个回答 人工对多个答案进行 排序 使用排序比较数据训练 奖励模型 从问题数据集中抽取 问题 人工标注期望的答案

部分通证的25%。这些激励对象在获得通证后，可以设定一个比例X% ，并以SP形式持有其中X%的通证，而以SBD的形式持有其中（100- X）%的通证。 其中的15%将以SP的形式分配给所有的SP持有者，作为长期“持 股”的奖励，以及对通货膨胀的补偿。 其中的10%将以SP的形式分配给“见证人”，也就是区块的生产 者，用以弥补他们为生产区块所产生的硬件、电力等成本。 在一个以内容为主的社交网络中，维持用户活跃、创造优秀内 个问题。 第一，为了维持用户活跃，Steemit不仅对发文、点赞、评论等 活动都设置了相应的奖励，还通过不断增发的机制进行倒逼。持续 的增发会带来通货膨胀的压力。[1]因此，为了使自己手中的资产保 值增值，用户就会在网络中维持更高的活跃度。 第二，为了创造优秀内容，Steemit设置了精巧的奖励机制。在 Steemit上，发布内容是通证获取的重要来源。当一个用户发布内容 越多、质量越高时 纳入加密经济，让数字符号直接具备经济价值，但这两类通证 在加密经济中的作用是完全不同的。 同质化的通证大致分为两类。第一类，通证由算法决定如 何发行，背后没有资产储备或信用背书作为支撑，并被人为赋 予用途，比如用作区块奖励或手续费。比特币和以太币是此类 通证的代表。每种此类通证都对应着一个DAO。通证代表着参与 DAO的权益，但不构成DAO的负债。DAO中的经济活动使用通证作 为结算工具。DAO更接近于市场而非企业。衡量DAO发展的重要

）训练，跳过 SFT ，让模型通过自主试错和优化来学习， 减少对标注数据依赖，降低训练复杂度。 在实际应用中， R1 在数学和编程任务中表现优于 OpenAI o1 。 自适应调整 极简单的奖励规则，让大模型自我博弈、不断顿悟与自适应调整，实现深度思 考。比如， R1 会深入思考多种解题路径，评估优劣后选择数学难题的最优解， 这种能力使其在处理复杂任务时更加高效精准。 挖掘硬件潜力提高算力利用 数据信息高效处理 DeepSeek 的多头潜在注意力（ MLA ）机制通过对注意力机制中的键值进行压 缩实 现数据高效处理，这就好比仅通过阅读摘要就能快速了解长篇书籍的核心内 容。 奖励学习机制高度依赖 其他大模型对复杂神经网络奖励、监督学习以及学习 示例的高度依赖 逐个单词生成答复 信息冗余处理 传统模型计算注意力权重时，可能会对不重要信息分 配过多资源，导致信息冗余。 训练成本低 深度思考强

通过群体反馈数据分析替代独立评估模型，有效降低计算资源消耗。这种优化策略无需依赖与策略模型规模匹配 的独立评估模型，通过 动态基线估计显著提升训练效率。 2 ）双维度评价体系。建立“准确性验证 + 格式规范”的复合奖励机制：前者通过数学符号解析与代码编译测试进行精确 度验证，后者要求模型将 推理过程严格置于 结构化标签内。这种双重设计既保障了技术问题求解的严谨性，又确保了输出内容的可解析性，为自动化评估提供标准化接 ）面向推理的强化学习。和 DeepSeek-R1-Zero 方式相同，但引入了语 言一致性 奖励，对推理密集型任务进行特别优化。 3 ）拒绝采样与监督式微调。使用已训练的 RL 模型来生成新的训练数据，通过构建推理数据和非推理数据提升模型的通用能力。 4 ）全场景 强化学习。为了同时平衡推理能力和通用能力，将不同类型的奖励机制有机结合，再次进行强化学习。 DeepSeek-R1(-Zero) 通过 (

构建强化学习 模型，让路由算法能够在不断与网络环境交互的过程中学习到最优的 路由策略。例如，将网络的吞吐量、时延、丢包率等性能指标作为奖 励函数，让路由算法通过不断尝试不同的路由决策，以最大化奖励为 目标，逐步学习到适应不同网络场景的最优路由策略。这种基于人工 智能的路由算法能够更好地应对卫星互联网承载网复杂多变的特性， 提高网络的整体性能。 此外，针对卫星互联网承载网中不同业务对网络性能的不同要求， 导致数据包处理延迟过高，成为网络性能瓶颈。 强化学习算法则通过不断地在网络环境中进行试错，以网络性能 指标（如吞吐量、时延、资源利用率等）为奖励信号，自主学习和改 进资源分配策略。在资源分配过程中，强化学习算法尝试不同的资源 分配方案，根据得到的奖励信号判断方案的优劣，逐渐找到最优的资 源分配策略。未来趋势包括 AI 驱动的自主管理、意图驱动网络管理， 以及 3GPP 5G 管理框架、ETSI

隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 。 5. 环境与资源 物理环境 学习角布局 、书籍 / 电子设备配置。 心理环境 民主氛围（允许表达意见） 力，提高其学习效果 。 一次函数 (y = kx + b) （ k ， b 为常数 ， k=#0 ）中 ， b 值变 化如何影响图像在 y 轴上的平移 。请提供详细的解 题思路， 并提供奖励机制激发小张的学习兴趣 A I 个性化教育： 孩子专属的智能家 教 n 异世界的异感艺术 n A I 城市拟人化处理与创意场景生成 n 协同智能框架下的宇宙文明大模型 理论构建学是一个系统化的学术领域

在环境的不断交互中实现环境的重构映射、自主决策和自适应行动 1。 强化学习方法使得机器人的泛化操作能力大大提升。强化学习为 具身智能的突破性发展提供了理论基础，让机器人在与环境的交互 中，不断试错、学习和优化策略，并依据奖励策略不断优化动作执行 结果。然而，强化学习在面对新场景时存在迁移困境，对高质量训练 数据的要求较高，目前主流的改进方法有两种，一是通过模仿人类的 行为快速掌握新技能，比如丰田研究所开发的“大型行为模型”，机

学习在无明确监督情况下执行多种任务 GPT-3 2020 年 5 月 1,750 亿 45TB 499B 结合少样本学习和无监督学习 GPT-4 2023 年 3 月 待公布 基于规则的奖励模型 数据来源：OpenAI，Medium,东吴证券研究所 ChatGPT 提供变革性的用户体验，用户数量飙升。ChatGPT 发布后爆火，仅用 5 天 时间用户量便破百万，推出 2 个月后用户量破亿，访问量从

是认知杠杆，不是流程替代，金融机构业务端的“产 品经理” 或成为稀缺人才 ; Ā 表 22ÿ 财富管理领域的认知能力坐标系 资料来源 ÿ 中信建投整 理 通过 MoE 架构、本地化部署、适配国产 GPU 、规则奖励 机制、开源生态等策略， DeepSeek 在 推理能力不输 OpenAI GPT-o1 的同时，实现显著的成本节省。 简单对比 : 训练成本 :DeepSeek-V3 (558 万美元 )

供需平衡的可持续运行需市场化调节机制支持，应完善电力现货 市场和辅助服务市场，建立与算力用电行为挂钩的价格信号传导机制， 引导算力基础设施依据电力系统运行状态灵活调整运行策略。政策引 导方面，可通过绿色电价、差异化电费、碳积分奖励等方式，推动算 力设施在非高峰时段运行或优先使用清洁能源，提高系统调节响应积 极性。感知与控制系统能力提升也是关键，构建面向电力与算力融合 的统一调控平台，实现电力供需态势、算力资源分布及响应措施的全