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07-20
COF马上发布Q 2财报，综合分析业绩和股票趋势
分析师对这10支业绩增长强劲的股票愈发乐观
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01-27
尼玛，崩了。
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尼玛，崩溃了，登不上。便宜
“杀人诛心”？英伟达盘前大跌，DeepSeek“亲自”给出5点原因
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01-26
能不能讲人话？我们不是研究人员。
全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻
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2020-11-05
说说你对这篇新闻的看法...
“拜登概念股”集体暴涨！
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2财报，综合分析业绩和股票趋势","listText":"COF马上发布Q 2财报，综合分析业绩和股票趋势","text":"COF马上发布Q 2财报，综合分析业绩和股票趋势","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/458506332410048","repostId":"1137670223","repostType":2,"repost":{"id":"1137670223","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1752741243,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1137670223?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-17 16:34","market":"us","language":"zh","title":"分析师对这10支业绩增长强劲的股票愈发乐观","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1137670223","media":"老虎资讯综合","summary":"沃尔夫研究公司表示，那些具有持久增长动力且盈利预期持续上调的股票，可能在本财报季表现优异。在周一的一份报告中，沃尔夫研究公司分享了一份标普500指数中具有强劲盈利增长潜力的股票名单。上周，巴克莱分析师Betty Jiang首次覆盖EQT，并给予“增持”评级。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">沃尔夫研究公司（Wolfe Research）表示，那些具有持久增长动力且盈利预期持续上调的股票，可能在本财报季表现优异。</p><p style=\"text-align: left;\">本周将有大量公司发布财务业绩，标普500指数成份股中有35家公司——约占该基准指数的7%——计划公布最新财报。</p><p style=\"text-align: left;\">在周一的一份报告中，沃尔夫研究公司分享了一份标普500指数中具有强劲盈利增长潜力的股票名单。更具体地说，这些股票在营收和利润方面均展现出持久的增长势头，并且其2025年的盈利预期自年初以来得到了积极上修。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>盈利增长强劲的股票</strong></p><table style=\"border-collapse:collapse;\"><colgroup><col/><col/><col/><col/><col/></colgroup><tbody><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">股票代码</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">公司名称</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">营收增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">盈利增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">年内每股收益(EPS)修正</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">EQT</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">56%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">111%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">26%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">LRCX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">3%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">AVGO</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">22%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">32%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GOOGL</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">11%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">19%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">7%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">DASH</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/DASH\">DoorDash, Inc.</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">20%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">646%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">NFLX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/NFLX\">奈飞</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">29%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">7%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">BSX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/BSX\">波士顿科学</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">4%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">COF</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/COF\">第一资本</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">35%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">0%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GE</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GE\">GE航空航天</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">20%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">PLTR</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir Technologies Inc.</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">36%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">43%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">23%</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: left;\"><em>来源：沃尔夫研究公司</em></p><p style=\"text-align: left;\">名单上的天然气生产商 <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> 今年股价已上涨26%。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱银行也呼应了沃尔夫对该股的看涨观点。上周，巴克莱分析师Betty Jiang首次覆盖EQT，并给予“增持”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">她在报告中写道：“与Equitrans Midstream的重新整合有助于到2028年将综合自由现金流盈亏平衡点降至2美元/百万英热单位以下，从而产生持续的自由现金流并受益于天然气价格的波动上行。EQT也是把握阿巴拉契亚地区结构性需求增长机遇的最佳定位公司之一。”</p><p style=\"text-align: left;\">Equitrans是EQT以前的管道部门。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。</p><p style=\"text-align: left;\">Jiang设定的65美元目标价，比EQT周二收盘价高出约12%。</p><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 同样上榜，该公司2025年股价已上涨40%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“我们相信该公司有望在未来几年内占据其增量可服务市场（SAM）的50%以上份额。尽管 <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 报告的收入比2022年第三季度的峰值水平低约11%，但其实现了自收购诺发系统（Novellus）以来的最高毛利率，我们认为这反映了泛林强大的运营执行力。”</p><p style=\"text-align: left;\">高盛设定该股的目标价为115美元，意味着比该股当前价值有约14%的上涨空间。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛上周同样首次覆盖同行半导体公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> （Broadcom），也给予其“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“凭借长期的并购策略，博通在基础设施软件的多个领域建立了主导性的特许经营地位。我们相信该公司有望维持其在企业网络芯片领域的主导地位，并将继续利用这一领导地位，在美国主要超大规模云计算公司的定制硅处理器市场占据大部分份额——这将推动人工智能相关业务在2026年贡献公司超过40%的营收。与此同时，博通在其核心基础设施软件业务上持续产生稳定且增长的盈利能力。”</p><p style=\"text-align: left;\">该行设定 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 315美元的目标价，意味着比博通周二收盘价有12%的上涨空间。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2025-07-17 16:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">沃尔夫研究公司（Wolfe Research）表示，那些具有持久增长动力且盈利预期持续上调的股票，可能在本财报季表现优异。</p><p style=\"text-align: left;\">本周将有大量公司发布财务业绩，标普500指数成份股中有35家公司——约占该基准指数的7%——计划公布最新财报。</p><p style=\"text-align: left;\">在周一的一份报告中，沃尔夫研究公司分享了一份标普500指数中具有强劲盈利增长潜力的股票名单。更具体地说，这些股票在营收和利润方面均展现出持久的增长势头，并且其2025年的盈利预期自年初以来得到了积极上修。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>盈利增长强劲的股票</strong></p><table style=\"border-collapse:collapse;\"><colgroup><col/><col/><col/><col/><col/></colgroup><tbody><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">股票代码</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">公司名称</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">营收增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">盈利增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">年内每股收益(EPS)修正</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">EQT</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">56%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">111%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">26%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">LRCX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">3%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">AVGO</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">22%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">32%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GOOGL</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">11%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">19%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">7%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">DASH</p></td><td 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style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">4%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">COF</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/COF\">第一资本</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">35%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">0%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GE</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GE\">GE航空航天</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">20%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">PLTR</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir Technologies Inc.</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">36%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">43%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">23%</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: left;\"><em>来源：沃尔夫研究公司</em></p><p style=\"text-align: left;\">名单上的天然气生产商 <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> 今年股价已上涨26%。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱银行也呼应了沃尔夫对该股的看涨观点。上周，巴克莱分析师Betty Jiang首次覆盖EQT，并给予“增持”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">她在报告中写道：“与Equitrans Midstream的重新整合有助于到2028年将综合自由现金流盈亏平衡点降至2美元/百万英热单位以下，从而产生持续的自由现金流并受益于天然气价格的波动上行。EQT也是把握阿巴拉契亚地区结构性需求增长机遇的最佳定位公司之一。”</p><p style=\"text-align: left;\">Equitrans是EQT以前的管道部门。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。</p><p style=\"text-align: left;\">Jiang设定的65美元目标价，比EQT周二收盘价高出约12%。</p><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 同样上榜，该公司2025年股价已上涨40%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“我们相信该公司有望在未来几年内占据其增量可服务市场（SAM）的50%以上份额。尽管 <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 报告的收入比2022年第三季度的峰值水平低约11%，但其实现了自收购诺发系统（Novellus）以来的最高毛利率，我们认为这反映了泛林强大的运营执行力。”</p><p style=\"text-align: left;\">高盛设定该股的目标价为115美元，意味着比该股当前价值有约14%的上涨空间。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛上周同样首次覆盖同行半导体公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> （Broadcom），也给予其“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“凭借长期的并购策略，博通在基础设施软件的多个领域建立了主导性的特许经营地位。我们相信该公司有望维持其在企业网络芯片领域的主导地位，并将继续利用这一领导地位，在美国主要超大规模云计算公司的定制硅处理器市场占据大部分份额——这将推动人工智能相关业务在2026年贡献公司超过40%的营收。与此同时，博通在其核心基础设施软件业务上持续产生稳定且增长的盈利能力。”</p><p style=\"text-align: left;\">该行设定 <a 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315美元的目标价，意味着比博通周二收盘价有12%的上涨空间。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"BSX":1.1,"COF":1.1,"DASH":1.1,"EQT":1.1,"GE":1.1,"GOOGL":1.1,"LRCX":1.1,"NFLX":1.1,"PLTR":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":167,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":397151868527256,"gmtCreate":1737983274738,"gmtModify":1737984108299,"author":{"id":"3450986285515404","authorId":"3450986285515404","name":"LUO8888","avatar":"https://static.laohu8.com/0c0c78e1fd111586195f0b64360001b9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3450986285515404","authorIdStr":"3450986285515404"},"themes":[],"htmlText":"尼玛，崩了。","listText":"尼玛，崩了。","text":"尼玛，崩了。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/397151868527256","repostId":"1143160693","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1529,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":397149577847376,"gmtCreate":1737983185778,"gmtModify":1737984108752,"author":{"id":"3450986285515404","authorId":"3450986285515404","name":"LUO8888","avatar":"https://static.laohu8.com/0c0c78e1fd111586195f0b64360001b9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3450986285515404","authorIdStr":"3450986285515404"},"themes":[],"htmlText":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","listText":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","text":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/397149577847376","repostId":"1186521106","repostType":2,"repost":{"id":"1186521106","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1737979736,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1186521106?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-27 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tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。中国AI，这一次真的震撼了世界。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1953,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":302106763,"gmtCreate":1604567843452,"gmtModify":1703833798508,"author":{"id":"3450986285515404","authorId":"3450986285515404","name":"LUO8888","avatar":"https://static.laohu8.com/0c0c78e1fd111586195f0b64360001b9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3450986285515404","authorIdStr":"3450986285515404"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/302106763","repostId":"1145313428","repostType":4,"repost":{"id":"1145313428","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1604571781,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1145313428?lang=&edition=full","pubTime":"2020-11-05 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涨超24%，Aphria涨超17%，Tilray涨超32%，奥罗拉大麻公司涨超44%。拜登的竞选团队此前表示，如果当选，他们将使大麻合法化。另外美股光伏概念股反弹，晶科能源涨超17%，阿特斯太阳能涨超9%，SunPower涨超8%，Sunrun涨超7%，第一太阳能涨超5%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ACB":0.9,"APHA":0.9,"SNDL":0.9,"TLRY":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4160,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3527667803686145","authorId":"3527667803686145","name":"社区成长助手","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2b7c7106b5c0c8b0037faa67439d898f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3527667803686145","authorIdStr":"3527667803686145"},"content":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引","text":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引","html":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":302106763,"gmtCreate":1604567843452,"gmtModify":1703833798508,"author":{"id":"3450986285515404","authorId":"3450986285515404","name":"LUO8888","avatar":"https://static.laohu8.com/0c0c78e1fd111586195f0b64360001b9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3450986285515404","authorIdStr":"3450986285515404"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/302106763","repostId":"1145313428","repostType":4,"repost":{"id":"1145313428","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1604571781,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1145313428?lang=&edition=full","pubTime":"2020-11-05 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tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek 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2财报，综合分析业绩和股票趋势","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/458506332410048","repostId":"1137670223","repostType":2,"repost":{"id":"1137670223","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1752741243,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1137670223?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-17 16:34","market":"us","language":"zh","title":"分析师对这10支业绩增长强劲的股票愈发乐观","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1137670223","media":"老虎资讯综合","summary":"沃尔夫研究公司表示，那些具有持久增长动力且盈利预期持续上调的股票，可能在本财报季表现优异。在周一的一份报告中，沃尔夫研究公司分享了一份标普500指数中具有强劲盈利增长潜力的股票名单。上周，巴克莱分析师Betty Jiang首次覆盖EQT，并给予“增持”评级。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">沃尔夫研究公司（Wolfe Research）表示，那些具有持久增长动力且盈利预期持续上调的股票，可能在本财报季表现优异。</p><p style=\"text-align: left;\">本周将有大量公司发布财务业绩，标普500指数成份股中有35家公司——约占该基准指数的7%——计划公布最新财报。</p><p style=\"text-align: left;\">在周一的一份报告中，沃尔夫研究公司分享了一份标普500指数中具有强劲盈利增长潜力的股票名单。更具体地说，这些股票在营收和利润方面均展现出持久的增长势头，并且其2025年的盈利预期自年初以来得到了积极上修。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>盈利增长强劲的股票</strong></p><table style=\"border-collapse:collapse;\"><colgroup><col/><col/><col/><col/><col/></colgroup><tbody><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">股票代码</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">公司名称</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">营收增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">盈利增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">年内每股收益(EPS)修正</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">EQT</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">56%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">111%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">26%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">LRCX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">3%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">AVGO</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">22%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">32%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GOOGL</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">11%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">19%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">7%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">DASH</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/DASH\">DoorDash, Inc.</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">20%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">646%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">NFLX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/NFLX\">奈飞</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">29%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">7%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">BSX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/BSX\">波士顿科学</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">16%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">4%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">COF</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/COF\">第一资本</a></p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">35%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">0%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">GE</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GE\">GE航空航天</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">13%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">20%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">6%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">PLTR</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir Technologies Inc.</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">36%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">43%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">23%</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: left;\"><em>来源：沃尔夫研究公司</em></p><p style=\"text-align: left;\">名单上的天然气生产商 <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> 今年股价已上涨26%。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱银行也呼应了沃尔夫对该股的看涨观点。上周，巴克莱分析师Betty Jiang首次覆盖EQT，并给予“增持”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">她在报告中写道：“与Equitrans Midstream的重新整合有助于到2028年将综合自由现金流盈亏平衡点降至2美元/百万英热单位以下，从而产生持续的自由现金流并受益于天然气价格的波动上行。EQT也是把握阿巴拉契亚地区结构性需求增长机遇的最佳定位公司之一。”</p><p style=\"text-align: left;\">Equitrans是EQT以前的管道部门。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。</p><p style=\"text-align: left;\">Jiang设定的65美元目标价，比EQT周二收盘价高出约12%。</p><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 同样上榜，该公司2025年股价已上涨40%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“我们相信该公司有望在未来几年内占据其增量可服务市场（SAM）的50%以上份额。尽管 <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 报告的收入比2022年第三季度的峰值水平低约11%，但其实现了自收购诺发系统（Novellus）以来的最高毛利率，我们认为这反映了泛林强大的运营执行力。”</p><p style=\"text-align: left;\">高盛设定该股的目标价为115美元，意味着比该股当前价值有约14%的上涨空间。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛上周同样首次覆盖同行半导体公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> （Broadcom），也给予其“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“凭借长期的并购策略，博通在基础设施软件的多个领域建立了主导性的特许经营地位。我们相信该公司有望维持其在企业网络芯片领域的主导地位，并将继续利用这一领导地位，在美国主要超大规模云计算公司的定制硅处理器市场占据大部分份额——这将推动人工智能相关业务在2026年贡献公司超过40%的营收。与此同时，博通在其核心基础设施软件业务上持续产生稳定且增长的盈利能力。”</p><p style=\"text-align: left;\">该行设定 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 315美元的目标价，意味着比博通周二收盘价有12%的上涨空间。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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left;\">营收增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">盈利增长率</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">年内每股收益(EPS)修正</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">EQT</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/EQT\">EQT能源</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">56%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">111%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">26%</p></td></tr><tr><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">LRCX</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> </p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">12%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p style=\"text-align: left;\">14%</p></td><td style=\"text-align:left;\"><p 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left;\">Equitrans是EQT以前的管道部门。该公司宣布计划收购该部门，以在天然气价格持续低迷的情况下改善其成本结构。</p><p style=\"text-align: left;\">Jiang设定的65美元目标价，比EQT周二收盘价高出约12%。</p><p style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 同样上榜，该公司2025年股价已上涨40%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛同样看好该股，上周首次覆盖这家半导体公司股票，并给予“买入”评级。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“我们相信该公司有望在未来几年内占据其增量可服务市场（SAM）的50%以上份额。尽管 <a href=\"https://laohu8.com/S/LRCX\">拉姆研究</a> 报告的收入比2022年第三季度的峰值水平低约11%，但其实现了自收购诺发系统（Novellus）以来的最高毛利率，我们认为这反映了泛林强大的运营执行力。”</p><p style=\"text-align: left;\">高盛设定该股的目标价为115美元，意味着比该股当前价值有约14%的上涨空间。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛上周同样首次覆盖同行半导体公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> （Broadcom），也给予其“买入”评级。博通股价今年已飙升21%。</p><p style=\"text-align: left;\">该行写道：“凭借长期的并购策略，博通在基础设施软件的多个领域建立了主导性的特许经营地位。我们相信该公司有望维持其在企业网络芯片领域的主导地位，并将继续利用这一领导地位，在美国主要超大规模云计算公司的定制硅处理器市场占据大部分份额——这将推动人工智能相关业务在2026年贡献公司超过40%的营收。与此同时，博通在其核心基础设施软件业务上持续产生稳定且增长的盈利能力。”</p><p style=\"text-align: left;\">该行设定 <a 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315美元的目标价，意味着比博通周二收盘价有12%的上涨空间。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"BSX":1.1,"COF":1.1,"DASH":1.1,"EQT":1.1,"GE":1.1,"GOOGL":1.1,"LRCX":1.1,"NFLX":1.1,"PLTR":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":167,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":397149577847376,"gmtCreate":1737983185778,"gmtModify":1737984108752,"author":{"id":"3450986285515404","authorId":"3450986285515404","name":"LUO8888","avatar":"https://static.laohu8.com/0c0c78e1fd111586195f0b64360001b9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3450986285515404","authorIdStr":"3450986285515404"},"themes":[],"htmlText":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","listText":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","text":"尼玛，崩溃了，登不上。便宜","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/397149577847376","repostId":"1186521106","repostType":2,"repost":{"id":"1186521106","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1737979736,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1186521106?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-27 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