出师未捷身先死[牛泪]

一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

第一题 答案 import java.util.Scanner; public class mayiT1 { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); scanner.nextLine(); String s = scanner.nextLine(); String t = scanner.nextLine(); ...

#饿了么求职进展汇总# 昨天投的今天收到笔试邀请，算法岗的笔试什么难度啊啊啊啊更新选择部分和损失函数、神经网络参数量有关例如卷积层参数量为Cin*Cout*k*k+Cout编程0/1/0编程第2题AC，应该是最简单一道，长度为3字符串首尾连接编程第3题求特定时间两人相遇概率？？？有点赛博朋克风了 #实习工作，你找得还顺利吗？#

阿里云选择若干（单选，多选，分值：3 分* 15）+编程*3（分值：15，15，25），选择不是太好做。为什么要默认大家都知道你说的“排列”就是从1开始呢？如果把题目说明白一点，是怕大家都用一维dp做出来吗？不会, 暴力骗了25%；不会，暴力加贪心骗了75%；拼多多编程*4（分值：25，25，25，25）。模拟，注意负数最大输出时取绝对值；二维dp只过了66%，考虑60%的数据小于10^3， 对这部分数据暴力，其余部分沿用二维dp，最终过了80%；二维dp，dp[i][j]表示前i页书用j小时去读，最大的知识量；注意很多状态都是无用的，给定当前页数为k时，遍历时间j的时候定义时间的上界为min...