DeepSeek-清华合作：创新奖励模型推理提升扩展性

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“DeepSeek-清华合作：创新奖励模型推理提升扩展性”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

DeepSeek-清华合作：创新奖励模型推理提升扩展性：

DeepSeek 与清华研究者提出自我原则点评调优（SPCT）方法及元奖励模型，提升奖励模型推理可扩展性，构建 DeepSeek-GRM 系列模型。SPCT 分两阶段提高 GRM 质量与扩展性，实验显示 DeepSeek-GRM-27B 性能优异。团队通过生成奖励投票和元奖励模型引导提升推理扩展性能，证明其有效性优于单纯扩大模型规模。

论文：https://arxiv.org/abs/2504.02495

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“DeepSeek-清华合作：创新奖励模型推理提升扩展性”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！