Deepseek 突破 AI 训练烧钱魔咒：1.2 万美元 1/525 成本 MT-Bench 跑分媲美 GPT-4o
深度求索（DeepSeek）联合清华大学，合作推出全新 AI 对齐技术 SPCT（自我原则点评调优），突破传统依赖海量训练数据的模式，通过推理阶段动态优化输出质量。
根据研究团队 4 月 4 日发表的论文，该技术通过“原则合成-响应生成-批判过滤-原则优化”的递归架构，让模型能在推理时动态修正输出。
报告指出 SPCT 显著降低高性能模型的部署门槛，以 DeepSeek-GRM 模型为例，训练成本约 1.2 万美元，MT-Bench 得分 8.35。
IT之家｜Arxiv｜Medium
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深度求索（DeepSeek）联合清华大学，合作推出全新 AI 对齐技术 SPCT（自我原则点评调优），突破传统依赖海量训练数据的模式，通过推理阶段动态优化输出质量。
根据研究团队 4 月 4 日发表的论文，该技术通过“原则合成-响应生成-批判过滤-原则优化”的递归架构，让模型能在推理时动态修正输出。
报告指出 SPCT 显著降低高性能模型的部署门槛，以 DeepSeek-GRM 模型为例，训练成本约 1.2 万美元，MT-Bench 得分 8.35。
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