deepseek r1 论文

当前提供的引用内容并未提及有关 DeepSeek R1 模型的具体研究论文或出版物。然而，可以推测 DeepSeek R1 是由 DeepSeek 公司开发的一系列大语言模型之一[^4]。DeepSeek 已经公开了一些与其技术堆栈相关的文档和资源，但具体到学术论文层面的信息较少。 以下是关于如何查找相关资料的一些指导： ### 如何定位 DeepSeek R1 的研究论文 1. **官方发布渠道**: 建议访问 DeepSeek 官方网站以及其 GitHub 页面，通常这些地方会提供最新的研究成果和技术细节。例如，NVIDIA 曾通过官方网站发布了 Ming-Yu Liu 领导的深度生成模型相关内容[^1]，类似的策略也可以应用于 DeepSeek。 2. **会议与期刊检索**: 如果 DeepSeek 参与了顶级人工智能会议（如 NeurIPS、ICLR 或 CVPR），则可以在这些会议的历史记录中搜索是否有涉及 DeepSeek R1 的论文发表。此外，还可以查阅 ArXiv 平台上的预印本文章，因为许多前沿工作都会在此提前公布[^5]。 3. **社区讨论与博客**: 社交媒体平台（如 Reddit、Twitter）上可能存在开发者分享的经验或者解读性的博文，虽然不是正式出版物，但对于理解模型特性仍然很有帮助。 下面是一段 Python 脚本用于自动化查询 arxiv 上的内容作为示范用途: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_arxiv(query): base_url = f"https://arxiv.org/search/?query={query}&searchtype=all" response = requests.get(base_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] papers = soup.find_all('li', class_='arxiv-result') for paper in papers[:5]: # Limit to top 5 results title = paper.find('p', class_='title').text.strip() authors = paper.find('p', class_='authors').text.replace('Authors:', '').strip() summary = paper.find('span', class_='abstract-full has-text-grey-dark').text.strip() if paper.find('span', class_='abstract-full has-text-grey-dark') else '' result = { "Title": title, "Authors": authors, "Summary": summary } results.append(result) return results print(search_arxiv("DeepSeek R1")) ``` 此脚本能抓取 arxiv 中前五条匹配项的基本信息以便进一步筛选有用数据。