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关键词: AI,DeepSeek-R1,GRPO,模型训练

32B小模型在超硬核「时间线索」推理谜题中，一举击败了o1、o3-mini、DeepSeek-R1，核心秘密武器便是GRPO，最关键的是训练成本暴降100倍。

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GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。

关键词: DeepSeek-R1,DeepSeek,AI,模型本地部署

黑科技来了！开源LLM微调神器Unsloth近期更新，将GRPO训练的内存使用减少了80%！只需7GB VRAM，本地就能体验AI「啊哈时刻」。

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自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。

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"Deepseek R1不就是一个参数更大的语言模型吗？随便问问题就行了，还需要什么特殊技巧？"——当你说出这句话时，是否意识到自己正像《西游记》里高举紫金葫芦的妖怪，对着齐天大圣叫嚣："我叫你的名字，你敢答应吗？"