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关键词: AI,模型训练,Llama-Nemotron,英伟达模型

超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron，是怎么训练出来的？刚刚放出的论文，把一切细节毫无保留地全部揭秘了！

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随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。

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本文深入梳理了围绕DeepSeek-R1展开的多项复现研究，系统解析了监督微调（SFT）、强化学习（RL）以及奖励机制、数据构建等关键技术细节。

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在 AI 领域里，大模型通常具有百亿甚至数千亿参数，训练和推理过程对计算资源、存储系统和数据访问效率提出了极高要求。

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南加州大学团队只用9美元，就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升，效果好得离谱！而其核心技术只需LoRA+强化学习，用极简路径实现超高性价比后训练。

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这组充满悬念的组合引发科技圈热议，业内普遍推测DeepSeek R2模型已进入发布倒计时。凤凰网科技从知情人士处获悉，目前网传信息的真实性含量很低。

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DeepSeek放大招！新模型专注数学定理证明，大幅刷新多项高难基准测试。在普特南测试上，新模型DeepSeek-Prover-V2直接把记录刷新到49道。目前的第一名在657道题中只做出10道题，为Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作成果Kimina-Prover。

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原本的我：我把话撂这儿了，就是DeepSeek R2来了，我都不更！有事假期结束再说。 看完豆包Case的我：哎嘿真香~不是我卷朋友们，实在是它这波真的很强，非常强，4o在我这里暂时都没那么香了。废话咱就不多说了，还是先简介然后上案例！

关键词: DeepSeek-Prover-V2,DeepSeek,DeepSeek V2,AI新闻

就在刚刚，DeepSeek-Prover-V2技术报告也来了！34页论文揭秘了模型的训练核心——递归+强化学习，让数学推理大提升。有人盛赞：DeepSeek已找到通往AGI的正确路径！

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Meta首届LlamaCon开发者大会开幕，扎克伯格在期间接受采访，回应大模型相关的一切。包括Llama4在大模型竞技场表现不佳的问题：