技术博客

在“推理革命”爆发的100天内，DeepSeek-R1模型的复现研究取得了显著进展。通过监督微调（SFT）与强化学习（RL）技术的应用，研究者优化了模型性能。奖励机制与数据构建策略在复现过程中发挥了关键作用，有效提升了模型的推理能力和泛化效果。这些技术细节不仅推动了DeepSeek-R1的复现，也为未来大语言模型的发展提供了重要参考。

在“推理革命”爆发100天后，DeepSeek-R1模型的复现研究取得了显著进展。通过监督微调（SFT）与强化学习（RL）技术的应用，研究者优化了模型性能。奖励机制的设计和高质量数据集的构建成为关键因素，直接影响模型的推理能力和稳定性。这些技术细节的深入分析为未来大语言模型的发展提供了重要参考。