Bitget App
Торгуйте разумнее
Купить криптоРынкиТорговляФьючерсыEarnWeb3ПлощадкаПодробнее
Торговля
Спот
Купить и продать криптовалюту
Маржа
Увеличивайте капитал и эффективность средств
Onchain
Безграничные возможности торговли.
Конвертация и блочная торговля
Конвертируйте криптовалюту в один клик без комиссий
Обзор
Launchhub
Получите преимущество заранее и начните побеждать
Скопировать
Копируйте элитного трейдера в один клик
Боты
Простой, быстрый и надежный торговый бот на базе ИИ
Торговля
Фьючерсы USDT-M
Фьючерсы с расчетами в USDT
Фьючерсы USDC-M
Фьючерсы с расчетами в USDC
Фьючерсы Coin-M
Фьючерсы с расчетами в криптовалютах
Обзор
Руководство по фьючерсам
Путь от новичка до профессионала в торговле фьючерсами
Акции по фьючерсам
Получайте щедрые вознаграждения
Bitget Earn
Продукты для легкого заработка
Simple Earn
Вносите и выводите средства в любое время, чтобы получать гибкий доход без риска
Ончейн-Earn
Получайте прибыль ежедневно, не рискуя основной суммой
Структурированный Earn
Надежные финансовые инновации, чтобы преодолеть рыночные колебания
VIP и Управление капиталом
Премиум-услуги для разумного управления капиталом
Займы
Гибкие условия заимствования с высокой защитой средств
Статья DeepSeek-R1 появилась на обложке Nature, Вэньфэн Лян является ответственным автором

Статья DeepSeek-R1 появилась на обложке Nature, Вэньфэн Лян является ответственным автором

金色财经金色财经2025/09/17 15:59
Показать оригинал

Jinse Finance сообщает, что 17 сентября статья о DeepSeek-R1 была опубликована на обложке журнала «Nature», а основатель и CEO DeepSeek Лян Вэньфэн стал корреспондирующим автором. Исследовательская команда экспериментально доказала, что способности больших языковых моделей к рассуждению могут быть улучшены с помощью чистого обучения с подкреплением, что снижает объем работы, требуемой от человека, и обеспечивает лучшие результаты в задачах по математике и программированию по сравнению с моделями, обученными традиционными методами. DeepSeek-R1 набрал 91.1k звезд на GitHub и получил высокую оценку разработчиков по всему миру. Ассистент-профессор из Carnegie Mellon University и другие эксперты отметили, что система эволюционировала от мощного, но непрозрачного решателя задач до системы, способной к диалогам, похожим на человеческие. В редакционной статье Nature отмечается, что это первая основная LLM, опубликованная после рецензирования, что является важным шагом к прозрачности; рецензирование помогает прояснить принципы работы LLM, оценить их эффективность и повысить безопасность моделей.

0

Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.

PoolX: вносите активы и получайте новые токены.
APR до 12%. Аирдропы новых токенов.
Внести!