热门

最新

红包

立Flag

投票

同城

发布
2201_75539691
小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳
9 月前
true2201_75539691

《【AIGC】冷启动数据与多阶段训练在 DeepSeek 中的作用》
在人工智能领域，深度学习模型的训练和优化往往需要大量的标注数据和计算资源。然而，面对复杂任务时，即使是最先进的技术和大量的训练数据也未必能够保证模型的最优表现。DeepSeek 在推理能力的提升上做出了突破，其中 冷启动数据 和 多阶段训练 是至关重要的组成部分。这些技术不仅提升了模型的推理效果，还确保了模型在各种复杂推理任务中具备了更高的准确度和稳定性。
2025.2.8-✍56min
——来自博客 https://blog.csdn.net/2201_75539691/article/details/145511538

您认为DeepSeek的哪些技术最具潜力？(多选)
7 人已经参与 已结束
冷启动数据
2人
多阶段训练
3人
推理导向强化学习
5人
多场景强化学习
3人
评论
点赞
  • 复制链接
  • 举报
下一条：
2025-02-08：找出有效子序列的最大长度Ⅰ。用go语言，给定一个整数数组 nums，我们需要找出其最长的“有效子序列”的长度。有效子序列的定义为：一个长度为 x 的子序列需要满足以下条件：对于子序列中的任意连续两个元素，前两个元素之和的奇偶性（即 (sub[i] + sub[i+1]) % 2）在整个子序列中保持一致。也就是说，所有相邻元素之和的奇偶性都应该相同。简而言之，我们要找出从数组中提取的符合这些条件的最长的子序列，并返回这个子序列的长度。2 <= nums.length <= 2 * 100000。1 <= nums[i] <= 10000000。输入： nums = [1,2,3,4]。输出： 4。解释：最长的有效子序列是 [1, 2, 3, 4]。