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开云体育尖端人工智能模型R1背后的中国核心研究团队保持不变:DeepSeek

2026-01-14
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开云体育尖端人工智能模型R1背后的中国核心研究团队保持不变:DeepSeek

  当杭州深度求索人工智能公司更新其R1模型技术论文时,外界的关注点不仅在于新增的64页技术细节,更在于论文署名页面上那18个名字。在中国人工智能行业人才竞争白热化的当下,这家初创公司竟然保留了所有核心科学家,以及176位项目贡献者中的绝大多数成员。这一事实或许比R1模型本身更值得深入探讨,因为它揭示了一个关键问题,在技术可以快速迭代的时代,真正稀缺的资源是能够创造突破的人才。

  DeepSeek于2025年1月22日首次发表R1技术论文时,这款模型就因其接近美国顶尖同行的性能表现,以及仅为竞争对手一小部分的训练成本,在全球范围内引起轰动。根据论文披露,R1拥有6710亿参数、单Token激活参数为370亿,采用混合专家架构,使训练效率得到显著提升。更新后的论文增加了大量技术细节,从算法设计到训练流程,从数据处理到模型优化,几乎将能公开的内容全部呈现。

  但最新版论文真正传递的信息是,这支精干的团队在激烈的人才争夺战中保持了稳定。

  DeepSeek的团队规模一直是外界津津乐道的话题。根据多方报道,这家公司的研发人员总数仅为139人左右,而开发ChatGPT的OpenAI团队拥有超过1200名研究人员,Meta的大型语言模型项目参与者和贡献者超过500人。这种规模上的巨大差异,使得DeepSeek的成就显得更加不可思议。

  在人工智能领域,团队规模与成果质量之间并不存在简单的线性关系。斯坦福大学人工智能指数报告指出,顶尖人工智能研究的核心往往由十几位到几十位科学家组成,他们的协作效率和创新能力决定了项目的最终走向。DeepSeek似乎充分验证了这一观点,以18位核心科学家为中枢,配合100多位工程师和研究人员,创造出媲美甚至超越大型团队的成果。

  这种小而精的团队结构并非偶然。DeepSeek的创始人梁文锋本人就是浙江大学毕业的技术天才,2008年开始带领团队使用机器学习技术探索全自动量化交易。2015年,他与浙大同学共同创办了量化投资公司幻方量化。这段经历让梁文锋深刻理解高质量人才密度的价值,在金融量化领域,一个顶尖算法工程师的贡献往往超过十个普通程序员。

  DeepSeek R1 开发的最新技术文档显示,这家初创公司保留了其备受赞誉的 AI 模型背后的全部 18 位科学家。图片:Shutterstock

  中国人工智能行业的人才竞争已经达到前所未有的激烈程度。百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等科技巨头纷纷加大在大模型领域的投入,它们不仅拥有雄厚的资金实力,还能提供丰富的数据资源和计算基础设施。对于一家成立不到三年的初创公司而言,如何在这场人才争夺战中保持竞争力,是一个极其现实的挑战。

  从DeepSeek的人才构成来看,团队成员多来自清华大学、北京大学、浙江大学等顶尖高校,其中不乏应届毕业的博士生。朱琪豪基于他的博士论文工作主导开发了DeepSeek-Coder-V1,Junxiao Song毕业于香港科技大学,加入DeepSeek后提出了新颖的强化学习算法GRPO,该算法已应用于R1等多款模型的训练。

  这些年轻科学家选择加入DeepSeek而非大厂,一个重要原因是这里能够提供更大的技术自主权和更纯粹的研究环境。梁文锋曾在公开场合表示,DeepSeek的目标是做真正有价值的基础研究,而不是追逐短期商业利益。这种理念在急功近利的商业环境中显得格外珍贵,吸引了一批愿意沉下心来攻克技术难题的研究者。

  团队稳定性还得益于幻方量化的财务支持。作为中国顶尖的量化投资公司,幻方为DeepSeek提供了充足的资金保障,使团队无需为融资和短期盈利压力分心。这种模式在某种程度上类似于谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind,后者在被收购前也曾依靠雄厚的资金支持进行长期基础研究。

  保持核心团队稳定的意义不仅在于延续性,更在于为下一代技术突破奠定基础。业内普遍猜测,DeepSeek正在开发V4版本模型,而最新论文中增加的大量技术细节可能暗示了未来的研发方向。

  R1模型的核心创新在于通过强化学习激励大模型的推理能力。团队跳过了传统的监督微调步骤,直接在基础模型上应用强化学习,使模型能够自主探索解决复杂问题时的思维链。这种方法显著提升了模型在数学、代码和逻辑推理任务上的表现,同时大幅降低了训练成本。

  论文显示,DeepSeek在2025年9月成功将R1研究成果发表在《自然》杂志封面,成为全球首个通过顶级学术期刊独立同行评审的主流大语言模型。从2月14日投稿到9月17日正式发表,8位专家审稿人逐条质疑、团队逐条回应的过程,充分体现了研究的严谨性和创新性。梁文锋署名通讯作者,这标志着DeepSeek不仅在工程实现上取得突破,在学术贡献上也获得了国际认可。

  技术论文的持续更新也体现了团队的开放态度。与许多商业公司将技术细节视为商业秘密不同,DeepSeek选择公开绝大部分研究成果,包括算法设计、训练流程、数据处理方法等。这种开放性一方面提升了学术声誉,另一方面也为全球人工智能研究社区贡献了宝贵知识。

  DeepSeek现象背后还隐藏着一个更深层的趋势,中国本土培养的人工智能人才正在快速崛起。据报道,DeepSeek团队中鲜有留学背景人员,核心成员多为国内高校培养。这与早期中国科技公司严重依赖海归人才的情况形成鲜明对比。

  清华大学、北京大学、浙江大学等顶尖学府在人工智能领域的教育质量已经达到世界一流水平。这些学校不仅培养了扎实的理论基础,还注重实践能力和创新思维的培养。DeepSeek团队的成功证明,本土培养的年轻科学家完全有能力在全球人工智能竞争中占据一席之地。

  杭州作为DeepSeek的大本营,也在这波人工智能浪潮中展现出独特优势。这座城市既有阿里巴巴等科技巨头提供的产业基础,又有浙江大学等高校输送的人才资源,还有相对宽松的创业环境和政策支持。杭州现象正在成为中国科技创新的新名片。

  当全球人工智能行业都在关注DeepSeek的下一步动作时,这支年轻团队的稳定性或许是最大的竞争优势。技术可以迭代,模型可以优化,但一支心无旁骛、紧密协作的核心团队才是持续创新的根本保障。在人才就是一切的人工智能时代,DeepSeek交出了一份令人印象深刻的答卷。

  向团结奋斗、攻坚克难、勇创一流、为国争光的DeepSeek研发团队致敬!

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