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bob半岛在线登录下载方式:

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③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

bob半岛在线登录安装步骤:

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特别说明：bob半岛在线登录软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

bob半岛在线登录使用讲解

🔥第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💥添加bob半岛在线登录”按钮从电脑文件夹选择文件《💥ky -ayx-jy💥zy.soshoulu.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

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进入bob半岛在线登录教程

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2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、

新智元报道

编辑：编辑部 HYZ

【新智元导读】就在刚刚
，网上已经出现了一波复现DeepSeek的掀D现狂狂潮。UC伯克利 、潮硅港科大
、谷巨HuggingFace等纷纷成功复现 ，头神塌刀只用强化学习 ，话崩哈没有监督微调 ，见证30美元就能见证「啊哈时刻」！全球全球AI大模型
，掀D现狂或许正在进入下一分水岭。潮硅

这些天，谷巨硅谷彻底处于中国公司带来的头神塌刀大地震余波中。

全美都在恐慌 ：是话崩哈否全球人工智能的中心已经转移到了中国？

就在这当口
，全球复现DeepSeek的见证一波狂潮也来了  。

诚如LeCun所言：「这一次，全球正是开源对闭源的胜利！」

在没有顶级芯片的情况下 ，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek 
，或将威胁到美国的AI霸权。 大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战 。 OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。

种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑 ：数百亿美元支出 ，对这个行业真的必要吗 ？甚至有人说
，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。

从此 ，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。

30美金 ，就能看到「啊哈」时刻

来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员 ，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero 。

他们表示 ，结果相当出色！

实验中，团队验证了通过强化学习RL ，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。

更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元） ，就可以亲眼见证「啊哈」时刻。

这个项目叫做TinyZero 
，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号 ，运行强化学习。

然后
，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算 ，将数字组合以达到目标数字的游戏）。

模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略 。

在以下示例中 ，模型提出了解决方案 ，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。

在消融实验中 ，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B 、1.5B、3B
、7B四种参数规模） 。

结果发现 ，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止 。而从1.5B开始 ，模型学会了搜索 、自我验证和修正其解决方案 ，从而能够获得更高的分数。

他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键 。

他们还验证了
，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。

这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究

基础模型和指令模型两者区别 ：

• 指令模型运行速度快 ，但最终表现与基础模型相当

• 指令输出的模型更具结构性和可读性

此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO 、GRPO、PRIME这些算法中
，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。

而且 
，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：

• 对于Countdow任务
  ，模型学习进行搜索和自我验证

• 对于数字乘法任务
  ，模型反而学习使用分布规则分解问题 ，并逐步解决

苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。

7B模型复刻，结果令人惊讶

港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。

结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。

项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason

他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。

整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。

最终 ，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率
，在AMC上为62.5% ，在MATH上为77.2% 。

这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct ，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！

其中 
，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。

Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。

在这两种方法中 ，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。

大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思 。

并且，在这个过程中
，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。

在博客中 ，研究者详细剖析了实验设置 ，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。

与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单 ，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。

他们使用的是PPO算法 ，并采用基于规则的奖励函数 ，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：

• 如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励

• 如果输出提供最终答案但不正确
  ，奖励设为-0.5

• 如果输出未能提供最终答案
  ，奖励设为-1

该实现基于OpenRLHF 。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛 ，产生符合期望格式的输出。

第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）

接下来 ，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式 。

训练过程动态分析

如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。

经过进一步调查，研究者发现
，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码 ，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。

输出长度的首次下降 ，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理 。

随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。

训练奖励和输出长度

基准测试准确率（pass@1）和输出长度

自我反思机制的涌现

在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式 ，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻） 。

第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）

如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集 。

这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果 。

与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比 ，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点  。

此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME
，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。

训练过程分析

训练奖励和输出长度

基准测试准确率（pass@1）和输出长度

Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似
。

有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。

他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围 。

因此
，模型选择放弃这种模式
，转而自主发展新的长链式推理方式 。

最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——

简约 ，便是最终极的精致。

完全开源复刻 ，HuggingFace下场了

甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队
，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。

复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源 。

这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。

项目地址 
：https://github.com/huggingface/open-r1

研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导 ，将整个复刻过程划分为三个关键步骤 。

• 步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型
  。

• 步骤 2 ：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集 。

• 步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。

从斯坦福到MIT，R1成为首选

一个副业项目 ，让全世界科技大厂为之惶恐 。

DeepSeek这波成功  ，也成为业界的神话，网友最新截图显示  ，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三 。

在Hugging Face中
，R1下载量直接登顶
 ，另外3个模型也霸占着热榜。

a16z合伙人Anjney Midha称 ，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。

还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。

中国AI ，这一次真的震撼了世界 。

参考资料：

https://x.com/junxian_he/status/1883183099787571519

https://x.com/jiayi_pirate/status/1882839370505621655

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

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