用PyTorch从零构建 DeepSeek R1：模型架构和分步训练详解
DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。 本文将从一个可本地运行的**基础模型**起步，并参照其技术报告，**完全从零开始构建** DeepSeek R1
DeepSeek × 时间序列 ：DeepSeek-TS，基于状态空间增强MLA与GRPO的时序预测新框架
本文介绍 DeepSeek-TS，该框架受到 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术的启发，并将其应用于多产品时间序列预测。
DeepSeek技术报告解析：为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低，同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
