冰墩墩NFT遇冷，價格跌80%，日成交僅3筆。
“兩日上漲千倍”并不存在，且冰墩墩NFT的市場熱度遠不及社交媒體所稱的那樣高。2月11日，獲得國際奧委會授權的2022冬奧會吉祥物冰墩墩相關NFT產品在nWayPlay上線
9 月 18 日消息，由 DeepSeek 團隊共同完成、梁文鋒擔任通訊作者的 DeepSeek-R1 推理模型研究論文，登上了國際權威期刊《自然（Nature）》第 645 期的封面。與今年 1 月發布的 DeepSeek-R1 的初版論文相比，本次論文披露了更多模型訓練的細節。
據悉，DeepSeek-R1 也是全球首個經過同行評審的主流大語言模型。Nature 評價道：目前幾乎所有主流的大模型都還沒有經過獨立同行評審，這一空白“終于被 DeepSeek 打破”。
論文摘要顯示，通用推理一直是人工智能（AI）領域一項長期且艱巨的挑戰。近年來，以大型語言模型（LLMs）、和思維鏈（CoT）提示為代表的技術突破，已在基礎推理任務上取得了顯著成功。然而，這種成功在很大程度上依賴于大量人工標注的演示數據，且模型在處理更復雜問題時的能力仍顯不足。
研究表明，大型語言模型的推理能力可通過純強化學習（RL）來激發，無需依賴人工標注的推理軌跡。所提出的強化學習框架能夠促進高級推理模式的自主形成，例如自我反思、驗證和動態策略調整。
因此，經訓練的模型在數學、編程競賽和 STEM（科學、技術、工程、數學）領域等可驗證任務上展現出更優異的性能，優于通過傳統監督學習（基于人工演示數據）訓練的同類模型。此外，這些大規模模型所呈現的自主形成的推理模式，可被系統性地用于指導和提升小型模型的推理能力。
附論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-27696-0.htmlDeepSeek-R1 論文登上《自然》封面，通訊作者為梁文鋒
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