（来源：上观新闻）
DeepSe🇰🇾ek追求的🙇♀️一直是另一🎏条线，同💠🍸样能力🐈下的成🎡本下限🍯。飞书之前📮倒是也能把虾拉进👨✈️群，但能力🏭🌍很受限，虾🚉🚜和虾之间🥂🐬基本靠🚋🇸🇪互相 @ 来触发🆕，而且虾是🙆🕳没办法看⏰🦐到所有聊天记🕛录的🇧🇷🖕。
这个方🍍法在实践中效果👨🦱🏤相当不错，原因🏴🇬🇸在于：它不再试图💃😄给推理🎦🌎过程中的每一步🦁🌐打分，🕐🇳🇪而是把整个推理🍙链当成一个整体🙍♂️🦖来评价📿🎬。第二，🇧🇦🧝♀️设计h🕥ybri🌫🍨d a😭tte🤸♂️ntion架构，🥳CSA和H🔂CA交👃替叠加，解决📵长文效率问题🌪🏌SEO。**说到底，这项🔝🥌研究发现了📱🏫什么，又意味着什⁉♏么** 归🇹🇰🤑根结底，🐥😚这项研究回答了🍖一个在A🇩🇬🐊I训练领🏃♀️域长期🇯🇪存在争议的问题🏊🇨🇻：大模🤶😤型推理能力🅰的训练，应🍲🤺该用什么👨⚖️样的框架来建模？🛋🥓 研究团🇦🇬🖤SEO队的答案是：🐂🏌把整个🕖推理过程📷当成"一次🦷性行动"来评⛺🔣价，而不是"🖇🌽一系列连续步骤🇱🇸🐬"👇。
VerC🚘ore 表🇧🇪👁示，其 C🧛♂️PU 可以在仿👡真环境中🎍运行uCLinu🥵🆖x的一个变🇦🇸体🤗。DC 没有🇲🇨依赖“猜测”⛵⛄SEO。如果这道题答🖐对了，每🕗🇻🇳一步都受👨👨👦👦到同等强度的鼓🦏励；如果🦌🇨🇲答错了，每一🈯🇿🇼步都受到同等强度🏂的惩罚💆♂️🕶。
