DeepScaleR-1.5B-Preview
需求人群
该模型主要面向教育领域的研究人员、开发者以及数学竞赛选手。研究人员可以利用其开源特性进行算法研究和改进；开发者可以将其集成到教育软件中，为学生提供智能辅导；数学竞赛选手可以使用该模型进行解题练习和思路启发。使用场景
在数学竞赛辅导软件中集成该模型，为学生提供实时解题建议和思路。研究人员利用该模型的开源代码，探索新的强化学习算法优化方法。数学教师使用该模型生成练习题和解析，辅助课堂教学。产品特色
使用分布式强化学习算法优化模型性能支持长文本上下文（最长可达24K），提升复杂问题解决能力基于大规模数学问题数据集进行训练，覆盖 AIME、AMC 等竞赛题目提供高效的推理服务支持，兼容多种高性能推理系统开源模型架构和训练方法，便于开发者二次开发和研究使用教程
- 11. 访问 Hugging Face 网站并下载 DeepScaleR-1.5B-Preview 模型文件。
- 22. 安装支持的推理系统（如 vLLM 或 Hugging Face Text Generation Inference）。
- 33. 将模型加载到推理系统中，配置合适的参数（如上下文长度、采样策略等）。
- 44. 使用模型进行数学问题的推理和解答，通过 API 接口调用模型服务。
- 55. 根据实际需求对模型输出进行解析和处理，例如提取答案、生成解题步骤等。
团队介绍
了解 DeepScaleR-1.5B-Preview 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。