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　　DeepSeek R2的研究成果已经接近。最近，DeepSeek和清华大学的研究者发表了一篇论文，探讨了奖励模型在推理时的Scaling方法。强化学习（RL）已广泛应用于大规模语言模型（LLM）的后训练阶段

　　由于新模型R2迟迟未发布，DeepSeek近期备受关注。国际知名半导体研究机构Semianalysis的报告显示，DeepSeek的用户使用率从年初的7.5%峰值显著下降至3%，官网流量同期下滑近三成

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　　DeepSeek开源了R1最新0528版本，尽管官方未对此版本进行详细说明，但已有网友在著名代码测试平台Live CodeBench中发现其性能可与OpenAI最新的o3模型高版本相媲美

　　AI初创公司DeepSeek的论文最近登上了《自然》杂志。该公司表示，其强大的AI模型R1的成功并不依赖于模仿其他大型语言模型生成的示例进行训练。这一声明随着R1模型同行评审版本的发布而公布