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国内首个生态环境“AI报告评审专家”已完成土壤污染状况调查报告领域的前期训练，启动上线试运行。日前，无锡市梁溪生态环境局已完成DeepSeek-R1“满血版”大模型本地化部署，通过AI与生态环境业务深度融合，
DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
近两个月，AI圈像开了倍速一样，可以说是卷疯了......
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
应用内接入 DeepSeek-R1 已经成了一种潮流。
接入DeepSeek，不等于All in DeepSeek
那么，DeepSeek-R1 的 ARC-AGI 成绩如何呢？根据 ARC Prize 发布的报告，R1 在 ARC-AGI-1 上的表现还赶不上 OpenAI 的 o1 系列模型，更别说 o3 系列了。但 DeepSeek-R1 也有自己的特有优势：成本低。
广东打响了第一枪。深圳龙岗区的政务系统悄悄上线了DeepSeek-R1全尺寸模型，群众办事时面对的不再是机械的问答机器人，而是一个能理解“我想办落户，但社保断了3个月怎么办”这类复杂问题的AI公务员。东莞紧随其后，把DeepSeek塞进了人工智能大模型中心，号称要让“企业办证速度跑赢奶茶外卖”。更狠的是广州，直接祭出DeepSeek-R1和V3 671B双模型组合
本文的作用是帮你把问题具体化，这是用好DeepSeek-R1等推理型模型的前置步骤。