模型。其训练方式结合了强化学习（RL）与监督微调（SFT），创造 了一种高效训练，高推理能力 AI 模型的方法。 整个训练过程分为核心两阶段，第一步训练基于 DeepSeek-V3 论文中的基 础模型（而非最终版本），并经历了 SFT 和基于纯强化学习调优 + 通用性 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取

这会相应地创建优化过的JS和CSS文 件， ./build/static/js 和 ./build/static/css 。 大多数情况下你不需要生成生产环境的构建版本， 但它可以帮助你衡量应用最终版 本的体积大小。 创建一个组件 下面我们将要创建一个 Hello 组件。 这个组件接收任意一个我们想对之打招呼的 名字（我们把它叫做 name ），并且有一个可选数量的感叹号做为结尾（通

修复包含订阅的策略时，它会自动批准附加到该订阅的任何安装计划。 如果需要多个安装计划将 Operator 升级到最新的已知版本，TALM 可能会批准多 个安装计划，通过一个或多个中间版本进行升级以进入最终版本。 6. 运行以下命令，检查正在安装 ClusterGroupUpgrade 的策略的 Operator 的集群服务版本是否已 进入 Succeeded 阶段： OpenShift Logging

发布前要检查的事情： 1. 由 ./scripts/list-translated-languages 来检查新翻译的语言。 2. 由 ./scripts/prepare-release 来设置最终版本。 3. 确保截图是最新的 make -C docs update-screenshots。 执行发布： 4. 创建一个发布 ./scripts/create-release --tag （要求请参见下面）。

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