DeepSeek官方：DeepSeek-R1-0528 思考更深，推理更强
DeepSeek-R1-0528 仍然使用 2024 年 12 月所发布的 DeepSeek V3 Base 模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度与推理能力。
简单说明一下借助 AI翻译时，“(直译->)解释->重写” 对比 “直译->(审查->)意译”的差别：
注：括弧内的步骤表示可省略
- 从翻译效果上来说，先解释后重写会更自然，没有机器翻译的感觉，因为解释后会让上下文更充足，尤其是人工指定对特定的点进行解释，会帮助AI更好的理解上下文
- 从尊重原意的角度来说，直译意译的方式会更尊重原意，也一般不会遗漏内容
- 从自动化的角度，直译意译的方式提示词好写，整个翻译过程不需要人工干预；但是先解释后重写，让 AI 解释文章中哪些内容可能需要人工干预效果更好，直接让 AI 泛泛解释可能会遗漏重点
如果是程序自动化的推荐直译意译，如果是手动在 Gemini 或者 ChatGPT，可以让它先解释某几个重点和模糊的内容，然后再在同一会话中让 AI 重写。
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辛华剑，现在是爱丁堡大学人工智能专业的一年级博士生，研究方向是使用大语言模型进行形式化数学定理自动证明的任务。本科就读于中山大学哲学系逻辑学专业，深入学习了这类形式化方法的理论基础，后来在中山大学梁小丹老师的指导下开始以 AI 研究的视角切入这个问题，随后分别在华为诺亚方舟实验室和 DeepSeek AI 做了一系列探索性的工作，现在在读博士的同时也在字节跳动 Seed 团队继续进行这一方向的研究实习。
