Deepseek-r1 面试宝典
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DeepSeek-R1 面试题汇总
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DeepSeek-R1 面试题汇总 -
GRPO（Group Relative Policy Optimization）常见面试题汇总篇 -
DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-Zero 常见面试题汇总篇 -
DeepSeek-R1 百问百搭-DeepSeek-R1 常见面试题汇总篇 -
DeepSeek-R1 论文解读篇 -
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GRPO（Group Relative Policy Optimization）常见面试题汇总篇
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GRPO（Group Relative Policy Optimization）篇 🔥 -
GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法的设计原理是什么？ -
GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法与传统RL方法有何不同？ -
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答案
DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-Zero 常见面试题汇总篇
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DeepSeek-R1-Zero 篇 🔥 -
DeepSeek-R1-Zero 的基础模型是什么? -
DeepSeek-R1-Zero 如何通过纯强化学习（RL）实现推理能力的突破？ -
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DeepSeek-R1-Zero 篇答案
DeepSeek-R1 百问百搭-DeepSeek-R1 常见面试题汇总篇
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DeepSeek-R1 百问百搭-DeepSeek-R1篇 🔥 -
冷启动数据（cold-start data）篇 -
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DeepSeek-R1 为什么要引入 冷启动数据（cold-start data）？ -
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如何将长思维链（CoT）能力扩展到非STEM领域（如法律、艺术）？ -
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DeepSeek-R1 冷启动数据（cold-start data）核心优势是什么？ -
冷启动数据规模仅为数千条，如何保证训练效果？ -
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蒸馏技术篇 -
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蒸馏技术的核心目标是什么？ -
为何小模型通过蒸馏能超越直接RL训练？ -
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推理导向的强化学习阶段篇 -
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论文提到“语言混合”（language mixing）问题，具体表现和解决思路是什么？ -
训练数据中的多语言样本如何处理？ -
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DeepSeek-R1篇答案
DeepSeek-R1 论文解读篇
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DeepSeek-R1 论文解读 🔥
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AiGC摩天大楼 —— 第一层 LLMs 之 DeepSeek R1系列——如何使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek R1？ 🔥 -
AiGC摩天大楼 —— DeepSeek R1系列——如何使用 Ollama和DeepSeek R1搭建RAG系统? 🔥 -
DeepSeek-R1 复现 🔥 -
AiGC摩天大楼 —— 第一层 LLMs 之 DeepSeek R1系列——QWen2.5 基础模型 GRPO 训练 复现Deepseek-R1 🔥 -
介绍： 如何 QWen2.5 基础模型 GRPO 训练 复现Deepseek-R1。 -
AiGC摩天大楼 —— 第一层 LLMs 之 DeepSeek R1系列——KTransformers 实战篇—单卡RTX4090部署R1满血版 🔥 -
介绍：单卡RTX4090部署R1满血版 -
AiGC摩天大楼 —— 第一层 LLMs 之 DeepSeek R1系列——LLMs 之 DeepSeek-R1 复现：Logic-RL 🔥 -
AiGC摩天大楼 —— 第一层 LLMs 之 DeepSeek R1系列——LLMs 之 DeepSeek-R1 复现：TinyZero 🔥 -
AiGC摩天大楼 —— DeepSeek R1系列——LLMs 之 DeepSeek-R1 复现：Open R1 🔥 -
DeepSeek-R1 复现——蒸馏篇 🔥 -
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如何使用蒸馏 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B (二) -
如何利用 swift 蒸馏 中文DeepSeek-R1 小模型