DeepSeek携手清华，AI模型效率大提升

DeepSeek与清华大学合作，致力于降低人工智能(AI)模型训练成本，减少运营支出。DeepSeek发布的低成本推理模型引发业界关注，并与北京大学合作，提出一种全新的强化学习方法，显著提升模型效率。通过奖励更准确、更易理解的响应，该方法引导AI模型更好地满足用户需求。DeepSeek团队运用“自我原则批评调整”方法，解决了将强化学习推广至更广泛应用的挑战，推出了名为DeepSeek-GRM的通用奖励模型，并计划开源发布。

DeepSeek携手清华大学，致力于降低人工智能(AI)模型训练成本，从而减少运营支出。

DeepSeek 一月份发布的低成本推理模型引发业界关注。该公司与北京大学研究人员合作，发表论文阐述了一种全新的强化学习方法，显著提升模型效率。

该方法通过奖励更准确、更易理解的响应，引导AI模型更好地满足用户需求。强化学习在特定应用和领域的人工智能任务中展现出加速效果，但将其推广至更广泛应用却面临挑战。DeepSeek团队运用“自我原则批评调整”方法解决了这一难题。论文显示，此策略在各项基准测试中均优于现有方法和模型，在计算资源更少的情况下实现了更优性能。

DeepSeek 将这些新模型命名为 DeepSeek-GRM（通用奖励模型），并计划开源发布。阿里巴巴、OpenAI等其他AI开发商也正积极探索提升AI模型实时执行任务的推理和自我学习能力。

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