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　　　　“我们不仅看到了北京中轴线的美丽与壮观，更感受到了这座城市深厚的历史底蕴与现代活力。无论时代如何变迁，这座城市的精神内核始终如一——那就是对文化的尊重与传承，对创新的追求与探索。”而作为新时代的年轻人，铁铮觉得，自己正在传统文化的滋养下，不断地进步成长着。

据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。

　　　　研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。