模型直接在RL环境中进行探索 ➢ 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 ➢ 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； ➢ 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所束缚。 12 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示 ➢ 跳过SFT阶段 DeepSeek-R1 Takeaways 总结 Part II ➢ DS-R1 Zero 跳过监督微调SFT阶段，展现出大规模强化学习的潜力。这种自主学习的方式，不仅 节省了大量的标注成本，而且让模型更自由的探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所 束缚。这也使得模型最终具备了更加强大的泛化能力和适应能力。 ➢ 为了充分释放 GRPO 的潜力并确保训练稳定性，DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替迭代

工具包，旨在帮助开发者使用英特尔® 优化的一流的编译器、性能库、框架以及分析和调试工具，构建、分析并优化在 CPU 和 XPU 上的高性能、跨架构应用程序。 在英特尔® oneAPI 工具包的加持下，开发者可以自由选择架构以解决他们所面临的问题，无需为了新的架构和平台而重写 软件。针对不同领域的开发者，英特尔® oneAPI 工具包提供了不同的工具包来满足他们不同的需求。 31 02 英特尔 ® 平台提供了一套工具来促进标注工作。UI 中可用的 标注工具会根据您选择的项目类型而有所不同。由于这是您将花费大部分时间的地方，英特尔® Geti™ 平台确保 了简化的流程，并在您选择标签的方式上给予了您一定的自由。 4. 训练 — 在标注了预定义数量的多媒体数据后，英特尔® Geti™ 平台会自动启动基于这些标注好的数据的模型训练。 完成第一轮训练后，英特尔® Geti™ 平台将自动开始对新的多媒体数据进行预测。 5GbE)，确保高速稳定 的网络连接，具有 3 路显示输出，最高支持 4K@60Hz 分辨率，提 供丰富的 USB、串口扩展接口和 PCIe、mini PCIe、M.2 扩展插 槽，可根据具体应用需求进行自由选择，满足各种复杂的工业自 动化需求，同时采用智能风扇主动散热设计，确保系统在高负载 下的稳定运行。 特性： • 采用 Intel® Q670/H610 芯片组 • 支持 Intel® Alder