老公看我和别人发的关系_财经新动_非技术人10分老公看我和别人发的关系钟读懂Deepseek R1_ZAKER新闻

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非技术人10分老公看我和别人发的关系钟读懂Deepseek R1_ZAKER新闻

原来她认识王超时,就已经结婚了,只不过当时和丈夫闹别扭。

本文来自微信公众号:一泽 Eze,作者:一泽 Eze,原文标题:《非技术人 10 分钟读懂 Deepseek R1|天才模型养成与 AI 超越人类的破晓时刻》,题图来自:unsplashDeepSeek 在这个春节火到没边。不仅在公众号、小红书、抖音疯狂刷屏,就连过年餐桌上七大姑八大姨都会来找我唠上两句:" 你知道滴噗系可(DeepSeek)吗 "。抛开看热闹的浮躁气,我想从一个非技术人的角度,分享近期对 DeepSeek 的研究总结,主要围绕以下话题:天才养成记:DeepSeek R1 为什么如此聪明?" 填鸭 " 之困:传统大模型训练的瓶颈?自学成才:DeepSeek R1 的破局之道?纯强化学习:再次带来 AI 超越人类的希望?就我观察而言,大多数人讨论的 DeepSeek ,基本指的是它的深度思考版本—— DeepSeek R1。DeepSeek R1 不同于先前的普通模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等),它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,同属于一条技术路线:基于强化学习 RL 的 推理(Reasoning)模型。其标志性表现就是,在回答用户问题前,R1 会先进行 " 自问自答 " 式的推理思考,凭此提升最终回答的质量。这种 " 自问自答 ",并非简单的自言自语,而是 AI 在模拟人类的深度思考。从用户初始问题 " 先有鸡还是先有蛋 " 出发,AI 唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。用户初始指令:先有鸡还是先有蛋?推理 1 - 问题领域分析:经典哲学、科学难题推理 2 - 知识回忆:哲学 - 因果循环;科学 - 进化论、生物学发展推理 3 - 用户意图分析:用户可能是在寻找明确答案,但这个问题没有绝对答案,所以需要解释不同观点推理 4 - 结合用户场景:学生作业 → 更加结构化回答;普通用户 → 简洁易懂的解释 ……最终回答:根据以上信息,综合生成结果这种能力,并非凭空而来。如果把 AI 比作人类,那么 DeepSeek R1 的 " 聪明 ",源于其背后独特的 " 教育方式 "。在许多其他的 AI 模型还在接受 " 填鸭式教育 " 时,DeepSeek R1 已经率先进入了 " 自学成才 " 的新阶段。" 填鸭教育 " 之困:人类的局限,AI 的上限当前 AI 大模型的训练分为两个阶段:" 预训练 "、" 后训练 "。" 预训练 " 阶段,主要依赖于海量的 " 预训练 " 数据,一股脑地把各种知识 " 填鸭 " 给 AI。就像学龄前的孩子背诵唐诗三百首。虽然能 " 鹦鹉学舌 " 般地在 " 鹅,鹅,鹅 " 后接上 " 曲项向天歌 ",却不理解诗词的格律、意境,更不懂如何运用这些知识去创作。你问他 " 鹅是什么 ",他可能只会机械地接龙 " 曲项向天歌 ",驴唇不对马嘴,无法和你有效回应。这便是大模型 " 预训练 " 的实质与局限:它赋予了 AI 海量的知识基础,却无法让 AI 真正理解和运用这些知识,只能基于背过知识的统计概率进行 " 续写 "。更关键的在于,此时的 AI 还没有学会如何与人类进行有效的对话,不知道如何理解你的问题,也不知道如何组织语言来回答你。它就像一个 " 知识巨人,对话侏儒 ",空有全世界的知识,却不知如何表达。(是的,未经 " 后训练 " 的基础模型,往往用户指令遵循性差,生成内容的格式混乱、难以阅读、逻辑断裂,也无法和人进行有效对话。)而在 " 后训练 " 阶段,则是对 AI 的输出方式、指令遵循、推理等特定任务进行 " 特训 "。例如,让 AI 学会与人类对话,生成人类易于阅读的长句,或者学会输出更加合理的推理过程。此前," 后训练 " 主要采用监督微调(SFT)或基于人类反馈的强化学习(RLHF)等方法。监督微调(SFT):用特定数据集对模型进行 " 填鸭式 " 训练,使得模型参数得到微小的特定调整。例如,让孩子额外加背宋词三百首,以应付明天的 " 唐诗 + 宋词 " 的综合性考试;或者反复强调 " 出门 → 要关灯 ",机械训练节约用电的好习惯。基于人类反馈的强化学习(RLHF):人类训练者会对 AI 模型的多个输出进行评分或排序,训练模型理解什么是 " 好的回答 "。例如,小学生解答数学题时,老师会限制他们使用 " 代数方程 " 这类超纲解法,因为不符合小学教育测验的预期。这种方式的局限在于,AI 受限于人类训练者的认知局限与主观偏好,终究还是限制了模型自主探索最优解的能力。可见,无论是 SFT 还是 RLHF,都难以摆脱 " 填鸭式教育 " 的影子。它们或许能让 AI " 鹦鹉学舌 ",却无法让 AI " 融会贯通 "。人类标注者的认知天花板,也成为了 AI 能力提升的瓶颈。自学成才:纯强化学习再次带来 AI 超越人类的希望而 DeepSeek R1 则引入了纯强化学习(RL),不依赖大量的人类标注数据,而是让 AI 通过自我探索和试错来学习:DeepSeek R1 在 " 冷启动 " 阶段,仅通过少量(数千条)人工精选的思维链数据进行初步引导,建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后,便主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(只对结果准确率与回答格式进行奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。准确率奖励:用于评估 AI 提供的最终答案是否正确,以此为 AI 提供答案准确度的反馈。格式奖励:强制结构化输出,让模型把思考过程置于标签之间,以便人类观察模型的推理过程。正如 Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee(战胜李世石的版本)。Alpha Go(老):监督学习 + 强化学习。学习人类棋谱,也更接近人类职业棋手的风格,继承了人类的局限。Alpha Zero(新):完全摒弃人类数据的纯强化学习。从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。大模型 AI 在纯强化学习(RL)下同样也展现出了超出人类研究员想象的成长潜力:" 我们只需要简单地为其提供正确的激励措施,它就会自主开发高级的问题解决策略,RL 有可能解锁新的人工智能水平。"* 只不过 Alpha Zero 的强化学习更加专精棋类。而 DeepSeek R1 在训练中,更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。更有趣的是,DeepSeek 还有一个更加聪明的 R1-zero 实验版本这个版本甚至没有进行任何的初始引导,而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明,无需任何人类的监督训练,R1-zero 自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务,还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤,探索解决问题的替代方法。没错,AI 在纯强化学习中,自发涌现出了更强的推理能力与顿悟时刻:* 但因为没有微调,R1-zero 的输出内容可读性差、语言混合,且风险不可控。所以我们见到的才是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版本,确保 AI 生成内容的稳定、安全、道德、无害。纯强化学习,在 Alpha Zero 完胜所有人类棋手之后,再次点燃了 AI 全面超越人类的希望。当 AI 挣脱人类经验的束缚,真正的智能革命或许才刚刚拉开序幕。附:DeepSeek R1 完整训练过程因文章定位与行文节奏设计,上文仅对影响 R1 涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明,可直接阅读官方论文:DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948Ref:DeepSeek-AI《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948碎瓜 - 波斯兔子《Deepseek R1 可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ大聪明 - 赛博禅心《DeepSeek R1 是怎么训练的?》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1Y-twTlA老刘说 NLP 《可视化角度具象化理解 DeepSeek-R1 类推理大模型的习得进程》 https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cATianzhe Chu et al.《SFT 记忆,RL 泛化:基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161Metaso 长思考对话《RL 和 SFT 在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC

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编辑:节振国

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▲地雷和未发生爆炸的火箭弹资料图。

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7月24日凌晨,现场救援仍在紧张进行。摄影/上游新闻记者张莹

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政知君注意到,

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她怎么可能让老郭同时拥有两个小三呢?

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这些年,美国对联合国、世界贸易组织这些全球多边机制横加破坏,不合则弃;为了所谓的控制,不惜制造对抗、挑动地区冲突,种种做法,都在将世界共同面对的问题变得更加棘手,制造更大的悲剧和危害。

这两则对话的意思,很简单。

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“高考移民”一直是各地严厉打击的对象。

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这是潘功胜履新央行党委书记之后的首次出国。

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大儿子为了赚钱给她做手术被骗,小儿子则是为了救哥哥被骗。知道小儿子的消息后,王女士的天都塌了。向公安机关报警、找大使馆求助、寻求各种关系牵线搭桥,王女士用尽全力,只想救儿子。

这样陕西尤其是西安的家长十分愤怒,他们认为这些“回流生”挤占了原本就不均衡的教育资源,尤其是“回流生”影响的不仅是未来的高考。在家长还不能完全接受职业教育的当下,“回流生”也意味着通过中考上普通高中的赛道更加拥挤,不少学生可能会因为“回流生”的到来而无缘普通高中,继续升学的通道也就更加狭窄。

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此外,卢卡申科还提到了有关让乌克兰“分若干部分”加入北约的说法背后隐藏着“剥离乌西部领土”的计划。

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发布于:宝丰县