DeepSeek通过采用几种创新技术来实现AIME 2024基准的高精度：
1。专注的培训数据生成：DeepSeek生成的培训数据可以自动验证，尤其是在正确性明确的数学领域中。这种方法使他们能够专注于创建直接有助于改善模型性能的高质量的相关数据[1]。
2。有效的奖励功能：他们开发了高效的奖励功能，旨在确定哪些新培训示例实际上可以改善模型。该策略有助于避免在冗余数据上浪费计算资源，从而确保从最有价值的示例中学到的模型[1]。
3。蒸馏和模型优化：DeepSeek使用的模型蒸馏技术创建了仍然取得令人印象深刻结果的较小模型。例如，他们的蒸馏7B模型超过了较大的开源模型(例如QWQ-32B preview)的准确性，尽管参数较少。这表明了专注的培训如何在具有适度的计算资源的特定领域中导致强大的绩效[1]。
4。测试时间计算和推理链：DeepSeek模型(例如DeepSeek R1)使用一种称为“测试时间计算”的技术，该技术使该模型可以在每个问题上花费更多的时间和计算能力。这种方法模仿了人类的审议，从而产生了更准确和周到的反应。随着模型产生较长的推理链，它可以以更高的精度解决日益复杂的问题[6]。
5。透明度和多机构体系结构：DeepSeek模型，尤其是DeepSeek-R1，采用了多个Agent协作架构，该体系结构集成了各种推理途径。这种协同作用有助于减轻特定任务的偏见并通过降低变异性来提高一致性。结构化方法允许模型动态优先考虑高信心解决方案，同时迭代精炼较少的某些输出[3]。
这些技术共同促进了DeepSeek在AIME 2024基准上的令人印象深刻的性能，展示了战略培训方法和模型设计如何在实现高准确性方面胜过原始计算能力。
引用：
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-ai-expertise-motter-morth-more-more-than-compute-than-compute in-2025/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_ie_i_performance/
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-in-rank-ranks-against-openais-o1
[5] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[6] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[7] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[8] https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-rewriting-the-rules-the-rules-oai-development
[9] https://www.inferless.com/learn/the-rimatiate-guide-to-deepseek-models