影片主要講解 DeepSeek R1 模型背後的強化學習演算法，並著重於如何透過人類回饋來訓練獎勵模型。包括如何根據人類對不同回應的偏好來調整獎勵值。接著深入探討 “近端策略優化”（Proximal Policy Optimization）演算法的細節。同時亦探討如何利用 “優勢函數”（Advantage Function）避免偏離原始策略。最後，影片亦解釋了如何運用群體策略優化成高於平均水準的回應，同時亦阻止了低於平均水準的回應，而因此提升了模型的推理能力。
影片教你如何建立一個簡單的 Web 應用程式，使用 Ollama LangChain 和 Gradio，透過檢索增強生成 (RAG) 來查詢 PDF 文件。無論你是 AI 的初學者或已有經驗，只要有興趣用 Web 運行 AI 模型，這教學都非常實用。由於支持離線運作，因此能夠增加安全性，保障私隱，特別是對於使用 AI 處理公司內部文件嘅任務。
DeepSeek-VL2-small 是 DeepSeek-VL2 的小型版本，混合專家 (MoE) 視覺語言模型，旨在提升 DeepSeek-VL 的視覺效能。此模型在視覺問答、光學字元辨識和文件理解等多種任務上展現了卓越的能力。DeepSeek-VL2-small 擁有 28 億(2.8b)個參數，在效能上可與現有的其它開源模型競爭，甚至超越它們。模型的程式碼採用 MIT 許可證，模型本身的使用則受到 DeepSeek 模型許可證的約束，允許商業用途。
作者進行五個關於 DeepSeek R1 以及其他模型(Claude 3.5、OpenAI)的實驗。
實驗一測試模型生成 3D 瀏覽器模擬程式碼的能力，結果 DeepSeek R1 成功完成；
實驗二結合 Claude 的功能與 DeepSeek R1 的推理機制，實現更複雜的資訊處理；
實驗三探討模型在一個數值猜測遊戲中的推理過程，展現了模型的思考步驟；
實驗四修改經典的河渡問題，測試模型是否能跳脫既有訓練資料的限制，DeepSeek R1和Claude成功解決，OpenAI則失敗；
實驗五則以情境題測試模型的連續推理能力，多個模型皆能得出正確結論。
整體而言，影片旨在展示大型語言模型的程式碼生成、工具使用、推理能力以及突破訓練資料限制的潛力，並分享作者對模型能力的觀察與思考。
