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📅 3/2 15:00 - 3/4 12:00 (UTC+8)
DeepSeek低调推出R1论文V2版本，披露了几项关键技术进展。
在大模型生成内容的真实性问题上，他们给出了官方解读。针对模型在回答时频繁提及OpenAI和ChatGPT的现象，DeepSeek解释称这并非刻意设计，而是源于训练数据的客观现状——网页语料库中客观存在大量外部生成的内容，这些内容在被纳入基座模型训练时，产生了间接但可测量的影响。这个发现对理解LLM的行为特征和数据依赖性有重要意义。
更值得关注的是他们对未来能力方向的规划。论文明确将「结构化输出」和「工具使用」列为R2的核心发展方向。结构化输出能让模型按照特定格式组织信息，提升在实际应用中的可用性；工具使用则涉及模型与外部系统的交互能力，这对扩展推理模型的实际应用边界至关重要。这些技术迭代方向反映了从纯文本生成向多模态、强交互能力的转变趋势。