技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 基于规则进行验证，并在Mini-Batch中提供奖励信号； [1] https://newsletter.languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1 Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking https://arxiv.org/abs/2501.04519 42 技术对比讨论：MCTS & PRM ➢ 关键的Takeaways: ➢ 相比于利用MCTS造数据，直接将MCTS 应用于模型的训练 可能会限制模型的思考过程？ ➢ MCTS 是一种 Structure

核心技能： ⚫ 文案生产：3 分钟生成周报/演讲稿/小红书爆款文案（带 Emoji 和话题标签） ⚫ 知识管家：自动整理会议录音→生成思维导图→提炼待办事项 ⚫ 语言翻译：支持 42 种语言互译，自动适配文化差异（如把“摆烂”翻译成 “quietquitting”） 局限：复杂逻辑问题需升级至 R1 版本 模块 2：深度思考（R1）——决策智囊团 技术突破：

...................................................................................................42 2.3.4 人形机器人 ..................................................................................... 占用以及为大型模型引入其他压缩技术进一步提升推理性能。 丰富的算力平台和软件工具包支持灵活的将异常检测方案部署在英特尔® 集成显卡和独立显卡上，满足用户满足客户对于不 同部署场景、不同性能和成本的需求。 42 02 英特尔 ® 技术方案 大语言模型 (Large Language Models，LLMs) 在自然语言处理领域取得了显著的进展，但它们在实际应用中在准确性， 知识更新速度以及答案透明度上都有挑战。