DeepSeek-R1: 激励LLMs的推理能力通过强化...

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简介：
DeepSeek-R1是一款创新的人工智能模型，旨在通过强化学习提升大规模语言模型（LLMs）的逻辑推理和问题解决能力。本段落介绍了DeepSeek-R1系列模型的开发过程及其性能表现。该系列通过大规模强化学习训练实现了零样本微调（zero-shot fine-tuning）的能力，并特别提出了DeepSeek-R1模型，旨在解决可读性（readability）问题和语言混合带来的挑战。实验结果显示，DeepSeek-R1在推理任务上的效果与OpenAI-o1-1217相当。具体而言，在训练过程中首先构建了DeepSeek-R1-Zero这一基础版本，并在此基础上通过引入多阶段训练策略以及冷启动数据集来优化模型性能和解决语言混合问题。实验中使用了一系列规模不同的数据集对模型进行了详尽的评估，最终验证了DeepSeek-R1在多项任务上的竞争力。此外，论文还开源了包括上述两个主要模型在内的六种基于Qwen和Llama架构的小型化版本，以供进一步研究与应用。

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DeepSeek-R1: 激励LLMs的推理能力通过强化...

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DeepSeek-R1是一款创新的人工智能模型，旨在通过强化学习提升大规模语言模型（LLMs）的逻辑推理和问题解决能力。本段落介绍了DeepSeek-R1系列模型的开发过程及其性能表现。该系列通过大规模强化学习训练实现了零样本微调（zero-shot fine-tuning）的能力，并特别提出了DeepSeek-R1模型，旨在解决可读性（readability）问题和语言混合带来的挑战。实验结果显示，DeepSeek-R1在推理任务上的效果与OpenAI-o1-1217相当。具体而言，在训练过程中首先构建了DeepSeek-R1-Zero这一基础版本，并在此基础上通过引入多阶段训练策略以及冷启动数据集来优化模型性能和解决语言混合问题。实验中使用了一系列规模不同的数据集对模型进行了详尽的评估，最终验证了DeepSeek-R1在多项任务上的竞争力。此外，论文还开源了包括上述两个主要模型在内的六种基于Qwen和Llama架构的小型化版本，以供进一步研究与应用。

DeepSeek-R1 — 具有人类级推理能力的新开源AI模型.pdf

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DeepSeek-R1是一款新型开源人工智能模型，具备接近人类水平的逻辑推理和问题解决能力。该模型致力于推动科研界的研究边界，并促进广泛应用创新。关于deepseek的最新资讯、配置方法及使用技巧将持续更新。

open-r1-deepseek-v1

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Open-R1-DeepSeek-V1是一款先进的开源人工智能搜索工具，集成了深度学习算法和大数据处理技术，致力于提供高效、精准的信息检索服务。标题“open-r1-deepseek-r1”表明该项目是DeepSeek-R1项目的完全开放复制版本。DeepSeek-R1可能是一个技术项目，涉及深度探索或搜索的算法、框架、应用程序或技术平台。“Fully open”的表述意味着该版本以开放的方式提供源代码、设计文档和使用说明，旨在促进研究与知识共享。从文件列表来看，这些文件通常出现在开源项目中，并包含用于安装、构建及维护项目的各种功能。例如，“setup.cfg”和“setup.py”是Python项目中的配置文件，分别负责安装过程的配置和脚本。“Makefile”则包含了编译代码、运行测试等自动化任务规则。“readme.txt”提供了关于项目的基本信息。 LICENCE文件说明了该项目遵循特定许可协议，通常包括MIT、Apache或GPL等开源许可证，明确了用户如何合法使用、修改及分发源码。.gitignore文件用于在Git版本控制系统中忽略不需要纳入版本控制的临时和生成性文件。“.github”目录可能包含自动化工作流配置文件。 slurm脚本可能与项目的构建、测试或者运行相关联，“assets”文件夹则包含了项目所需的静态资源，如图片或文本。“src”文件夹内则是主要源代码所在。整体来看，“open-r1-deepseek-r1”是一个成熟的开源项目，不仅开放了其核心代码库，还提供了详细的文档和自动化工具支持。这表明该项目拥有活跃的用户与开发者社区，并且具备完善的开发及维护机制。标签“deepseek r1”指明了项目的主题或特定版本/分支代号。

DeepSeek-R1操作指南

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《DeepSeek-R1操作指南》是一份详尽的手册，旨在帮助用户掌握DeepSeek-R1系统的各项功能和使用技巧，从基础设置到高级应用一应俱全。 DeepSeek-R1使用指南本指南旨在帮助用户更好地理解和操作DeepSeek-R1系统。通过详细步骤和示例，我们希望您能够轻松上手并充分利用该系统的各项功能。请按照以下章节逐步学习：一、安装与配置二、基础操作介绍三、高级设置详解四、常见问题解答每个部分都包含了详细的说明以及实用技巧分享。如果您在使用过程中遇到任何疑问或需要进一步的帮助，请随时查阅相关文档或者联系我们的技术支持团队获取更多帮助。希望本指南对您有所帮助，祝您使用愉快！

CPU实现通过深度强化学习的人类级别控制能力

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本研究利用深度强化学习技术，使CPU能够掌握类似人类的游戏控制技巧，实现了在复杂环境下的高效决策与智能操作。这是别人用CPU来运行《Human-level control through deep reinforcement》一文中代码的一个实例，所玩的游戏是打砖块（breakout）。

Delphi 12 DeepSeek控件-R1-main.rar

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Delphi 12 DeepSeek控件-R1-main是一款专为Embarcadero Delphi 12开发人员设计的数据搜索和导航控件，提供高效、灵活的数据查询功能。此资源文件包含了DeepSeek组件的主要版本更新内容，帮助开发者简化复杂数据库应用的构建过程。 DeepSeek-R1-main.rar

办公自动化中的Word和WPS接入DeepSeek R1

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本文探讨了在办公自动化环境中，Microsoft Word与金山WPS如何集成DeepSeek R1智能服务，提升文档处理效率与智能化水平。本教程详尽指导如何让Word和WPS无缝连接到DeepSeek R1，从而充分利用AI的强大功能。文中首先介绍了在DeepSeek官网上获取API Key的具体流程，并强调保护密钥安全的重要性。针对不同的办公软件，分别讲解了详细的接入方法，对于WPS还额外提供了启用VB开发环境和设置宏编辑器的操作指引。适用人群：需要提高Office软件工作效率的专业人士或者希望尝试新的AI辅助写作工具的个人用户。使用场景及目标：本教程适用于日常文档处理过程中希望引入自然语言处理技术和文本智能化生成的工作人员。具体操作目标就是成功地配置好DeepSeek R1的服务并在文档创作中调用AI接口实现智能编辑。其他说明：本段落不仅提供了文字性的指导说明，而且特别提到了一些实际操作时可能遇到的问题以及解决方案，如插件安装提示、重启应用等重要细节。

DeepSeek R1 本地部署必备的CherryStudio可视化工具

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简介：DeepSeek R1 是一款专为本地部署设计的强大工具，借助 CherryStudio 的可视化界面，用户可以轻松管理和操作复杂的数据与模型，无需深入代码细节，极大地提升了工作效率和用户体验。 DeepSeek R1 本地部署可视化需要使用CherryStudio。它支持带知识库的本地化私有部署，并且可以用来训练自己的AI助手。

磁通门磁强计激励电路的分段分析模型 (2010年)

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本文提出了一种针对磁通门磁强计激励电路的分段分析方法，构建了详细的数学模型，并对模型进行了仿真和实验验证。该模型有助于深入理解磁通门的工作原理及优化设计。针对数值仿真方法中存在的关于元件参数如何影响激励电流这一难题，本段落在磁芯磁化曲线折线模型的基础上，采用等效电阻替代磁滞效应的方法建立了磁滞回线模型，并据此简化了激励电路并进行分段解析求解。该方法的计算结果与实际测试一致，能够为激励电路的设计提供有效依据。