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2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的Wepoke中牌率软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。

3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种Wepoke中牌率有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。

4、无论如何不能让Wepoke中牌率插件这种老大级的牌挡在前面，要把他们解决掉。（消掉或搬到空位上去。）

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今天凌晨4点，著名大模型训练平台Together AI和智能体平台Agentica，联合开源了新模型DeepCoder-14B-Preview。

该模型只有140亿参数，但在知名代码测试平台LiveCodeBench的测试分为60.6%，高于OpenAI的o1模型（59.5%），略低于o3-mini(60.9%)。在Codeforces、AIME2024上的评测数据同样非常出色，几乎与o1、o3-mini差不多。

值得一提的是，Together AI不仅开源了DeepCoder-14B模型权重，还把训练数据集、训练方法、训练日志和优化方法全部公开，帮助开发者更深度的了解这个模型所有开发流程。

DeepCoder是在Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B基础之上，通过分布式强化学习（RL）进行了微调。

在开发过程中，研究人员首先构建了一个高质量训练数据集，包含24K个可验证的编程问题:涵盖TACOVerified问题、PrimeIntellect的SYNTHETIC-1数据集中的验证问题等。

为了确保数据质量，通过程序验证、测试过滤和去重等步骤。程序化验证，每个问题都会使用外部官方解决方案自动进行验证。会过滤数据集，只包含官方解决方案通过所有单元测试的问题。

测试过滤，每个问题必须至少包含5个单元测试。重复数据删除，删除了数据集中的重复问题，以避免污染。

在代码强化学习训练中，DeepCoder使用了两种沙盒来运行单元测试并计算奖励。Together Code Interpreter是一个快速高效的环境，与RL训练直接兼容，成本低且可扩展性强，能够支持100多个并发沙盒和每分钟1000多个沙盒执行。

本地代码沙盒则是一个独立的、受保护的Python子进程，遵循官方LiveCodeBench仓库中的相同评估代码，确保了结果与现有排行榜的一致性。

在奖励函数设计方面，DeepCoder采用了稀疏结果奖励模型（ORM），避免分配部分奖励，从而防止模型通过奖励黑客行为来获取不准确的奖励信号。

奖励函数简单而明确:如果生成的代码通过所有采样单元测试，则奖励为1;否则为0。这种设计确保了模型能够专注于生成高质量的代码，而不是通过记忆测试用例来获取奖励。

为了实现更稳定的训练过程，DeepCoder的训练采用了GRPO+，这是对原始GRPO算法的改进版本。

通过消除熵损失和KL损失、引入过长过滤和上限裁剪等技术，GRPO+使得模型在训练过程中能够保持稳定的熵值，避免训练崩溃，并且能够更自然地生成较长的输出，从而提高了模型的推理能力。

此外，DeepCoder-14B-Preview采用了迭代上下文扩展技术，使模型能够从较短的上下文长度开始学习，然后逐步泛化到更长的上下文。该模型的上下文窗口从16K扩展到32K，最终在64K上下文中评估时达到了60.6%的准确率。

为了加速端到端的RL训练，DeepCoder团队引入并开源了verl-pipeline，这是verl的一个优化扩展。通过一次性流水线技术，DeepCoder实现了训练、奖励计算和采样的完全流水线化。

同时，奖励计算与采样交错进行，减少了奖励评估的开销。这些优化使得训练时间减少了2倍，特别是在需要运行数千个测试用例的编码任务中，显著提高了训练效率。

虽然DeepCoder刚开源但评价非常高，网友表示，这相当令人惊讶。它不仅是真正意义上的开源，而且他们还对广义信赖域策略优化算法（GRPO）进行了多项改进，并且在训练过程中为采样流水线增添了额外的效率提升。

太厉害了!等不及这款模型在Ollama平台上体验了。

圣诞节提前到来了。

传奇!开源就应该这样。

关于Together AI

Together AI成立于2022年，主打云大模型平台支持超过200种开源AI模型，包括Llama系列、DeepSeek-R1等，并优化了高速推理和模型训练的基础设施。目前拥有超过3.6万块GB200NVL72组成的超大GPU算力群。

此外，Together AI还提供模型微调、Agent智能自动化工作流和合成数据生成等，为大企业提供底层服务。

前不久，Together AI刚获得3.05亿美元的B轮融资，其估值也从去年的12.5亿美元翻倍至33亿美元。