清华联合DeepSeek推出奖励模型新标杆！DeepSeek-GRM：让AI学会自我批评，推理性能越跑越强
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DeepSeek-GRM是由DeepSeek与清华大学联合研发的通用奖励模型，采用点式生成式奖励建模和自我原则点评调优技术，明显提升了模型质量和推理扩展性。
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大家好，我是蚝油菜花。当大多数AI还在用简单标量打分时，这个中国团队已经让模型学会写千字论文式评估报告了！
今天要解剖的DeepSeek-GRM，正在重写奖励模型规则！这个由清华与DeepSeek联手打造的AI评分帝，用三大黑科技碾压传统方案：
已有团队用它48小时内出行业专属评审官，文末附《奖励模型调参圣经》——你的AI准备好接受专业级毒舌训练了吗？
GRM通过生成结构化的评价文本（包括评价原则和对回答的详细分析）来输出奖励分数，不是直接输出单一的标量值。DeepSeek-GRM在多个综合奖励模型基准测试中表现优异，显著优于现有方法和多个公开模型。推理时扩展性能尤为突出，随着采样次数增加，性能持续提升。
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