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DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 ➢ Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 ➢ RL 算法的创新：GRPO及其技术细节 ➢ DeepSeek-R1 背后的Insights & Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based 强化学习 ➢ Open Questions: ➢ Long-COT 指令数据扩展是否有助于慢思考推理能力？ ➢ 哪种 Long-COT 数据构造方式具有最佳样本效率？ ➢ Long-COT 及其扩展是否有助于多模态任务？ ➢ Takeaways from RedStar [1]: ➢ Long-COT 在有限数据下增强推理能力：小规模数据集（如 1.3k 个问题）可以显著提升推理性能，尤其是在数学任务中，

聚了众多杰出的科学家和工程师 ，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 这次会议的主题围绕着人工智能的定义、 研究方法和应用场景展开。 与会者们深入探讨了人工智能的基本概念、 算法和技术， 以及其在各个领域的应用潜力。 他们共同认识到 ，人工智能的研究和发展将为人类带来巨大的变革和进步 1.2 人工智能的诞 生 在这次会议上 ， “人工智能”这个词汇被约翰 . 麦卡锡（ John McCarthy 本地部署大模型方 案 在监督微调阶段 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ） 数据集 ， 该数据集包含大 量人 类编写的任务示例 ，例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案 通过这种方式 ， 模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答 。 指令 - 响应 （ Instruction - Response ） 数据集用于训练模型理解任务指令并生成符合预期的响应

具 OEM/ODM 客制化 服务能力。产品广泛应用于工业自动化、交通、电力、石化、钢铁、新能源、环保、医疗及商业自助终端等行业。 NP-6113-16I16O 工业电脑优选 NP-6113 及其系列产品为诺达佳 Automation PC 系列中的一款 低功耗无风扇书本式工控机，秉承功能完备、高性价比的理念， 紧凑美观的外形和无线缆设计，机壳采用高精铝合金型材，采用 大面积铝鳍作为 CPU 保证，以及在履约过程、交易过程或贸易惯例 中引起的任何保证。 英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 © 英特尔公司版权所有。英特尔、英特尔标识以及其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司在美国和/或其他国家的商标。