深入了解Deepseek模型的最佳三篇论文

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关键观点总结

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DeepSeek的成功源于其持续的技术创新。过去一年，该公司发布了多篇具有划时代意义的学术论文，确立了技术领先地位。 其中以下几篇尤为重要，因其在技术创新和实际应用中取得了重大突破： DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型的推理能力。 2025年1月发布，提出了一种使用强化学习而非监督学习的方法，显著提升了语言模型在数学和逻辑推理任务中的表现，开辟了新的研究方向。 DeepSeek-V3：高效的混合专家模型。 2024年12月发布，设计了一种高效的混合专家模型，通过激活少量参数实现性能和计算成本的平衡，是大规模模型优化的重要突破。 DeepSeek-LLM：以长期主义扩展开源语言模型。 2024年1月发布，从长期主义视角提出开源语言模型发展策略，推动技术民主化。提出了社区驱动的开源治理框架和多任务优化方法。 一、DeepSeek-R1：通过强 ………………………………