（来源：上观新闻）
V4发🕯布当天，🤕Deep⌛Seek研究📚👨🎨员陈德里在👩👩👧👦🔕x上转发并写道🥰： De🥽⚫epSeek🎮-V3：2💍😅024年12🤓月26日😟。这种高度🦓🌊集中的分布说♑明，目标场🤐景的失🔑败模式🛫并不是🌶均匀分散的，🈳🏄而是高度聚焦在🇨🇮☄少数几种能力缺失🐂上♏。他们开发了一👮🇮🇴个叫做AiS🐐cientist🏃（以下简称"AI🍎科学家"）的👝系统，并在两个👩业界公认颇具♈挑战性的🚰测试基准上🧱⌚验证了📞⛴它的能力💤。
Q3：🖐🤽♂️TRACE和🇮🇪直接在👦🐿目标场景🧪🚦里做强化⚙学习训练有什么区💥别？ A🦔🕐：直接在🎛目标场💄🔽景做强化学习（G🎪RPO🔸🧛♂️ on 🇬🇩🇺🇬Target🧢👨🦰）训练时，模型从😑👰任务整🐗👨👧👦体成功或失败🍆🙌中学习，🦌无法精确归🇨🇾👩🚀因到某种具体能力🏷🌿，容易🇰🇮陷入不稳定或过拟🧻🕒SAP是什么合👩👧👧。
这不是🚬⛹其前代💂♀️🎐大模型WALL😨-A的升🐹级版，而是一👩👩👧👧次从底层架构🗽👒到训练范式🇼🇸的彻底重🦙写🛣。较20🔸🐹18年6月🇿🇦🚣19日💓🇷🇸股价46.2🗞👻3美元、市值超🈴310亿美🙂⏺元的最⏹⚛高点，八年➖间市值蒸发97%🥃⛅，折合人民币🎞🏅超2180亿元🌸。
