待验证50% 置信事实精确时间
DeepSeek官方称V4.1-Flash使用自反馈强化学习（Self-Rewarding RL）将搜索与抓取等任务作为训练目标。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
首次发现
来源
DeepSeek V4.1-Flash发布，OpenCode密钥泄露警示Agent安全
bilibili我叫王一一亿2026/10/18
涉及实体
相关事实
待验证DeepSeek 表示 V4.1-Flash-1017 使用带自反馈的强化学习来推动端到端项目工作，包括游戏创作、3D 建模和长智能体运行。78% 相似待验证以 DeepSeek-R1 为代表的 RLVR 范式通过构建答案可自动验证的任务环境产生高质量训练信号，无需大规模人工标注75% 相似待验证DeepSeek官方披露，V4.1 Flash 1017约35%的性能提升并无算法层面的创新，纯粹依靠多智能体环境强化学习实现，优化重心放在训练环境与智能体协作而非模型结构本身。74% 相似待验证基于可验证奖励的强化学习是 DeepSeek-R1、DAPO 等近期工作的共同出发点72% 相似待验证DeepSeek V4.1 Flash引入了N-gram机制，本质上是一个查找表，遇到此前处理过的内容时可直接调用而非重新生成72% 相似
引用此条事实
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https://kongchang.com/claim/1059860API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1059860MCP
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