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1、DeepSeekR1引入冷启动数据coldstart data和多阶段训练流程，进一步提升模型性能 1冷启动数据的应用 训练时使用少量高质量的长推理链。

2、输入的token数量也尽量相同dispatch发送量负载均衡，避免部分GPU处理时间过长 DecodeLoadBalancer 核心问题不同数据并行DP实例上的请求数。

3、data centers will dedicate most of CapEx to accelerated computing and AI Data centers will increasingly become AI factories， according to Huang When asked。

4、例如突然增发某个 Token 或NFT Collection 当然，中心化 Sequencer 仍存在风险，所以我们不能仅依赖中心化 Sequencer 解决所有问题，必须同时具备。

5、根据官方数据，假定GPU租赁成本为2美元小时，DeepSeek计算出其每日总成本为87万美元，如果所有token都以DeepSeekR1的价格计费，每日总收入将为562万。

6、tokenizereos_token data_collator = transformersDataCollatorForLanguageModelingtokenizer， mlm=False # prepare a model from。

7、url， data=payload， headers=headers， timeout=200responseraise_for_statusif not responsejsonresponse = Noneexcept requests。

8、'JWT token generation failed'， error throw error 生成随机的 JTI JWT ID generateJTI const array = new Uint8Array16。

9、TokenDataapi_key=api_key， expires=expires token = jwtencodetoken_datadict， SECRET_KEY， algorithm=“HS256” return。

10、发现请求头里的cookie包含了很多参数，解析出来发现里面有验证码返回的tokendata里也包含了token。