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A Follow-Up Survey 100 Days After the Release of DeepSeek-R1: Replication Studies and New Directions for Reasoning Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究跟踪DeepSeek-R1发布100天后的复现研究，探讨监督微调和基于可验证奖励的强化学习的进展，揭示数据准备和方法设计的重要发现，推动推理语言模型的进一步探索与应用。
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关键要点
- 本研究跟踪DeepSeek-R1发布100天后的复现研究，旨在展示其杰出性能。
- 重点探讨监督微调（SFT）和基于可验证奖励的强化学习（RLVR）的研究进展。
- 揭示了在数据准备及方法设计方面的重要发现。
- 研究旨在推动推理语言模型的进一步探索与应用。
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