📚 精选 · 名人名言 362936句传世名言
并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。
梁文锋 梁文锋
DeepSeek创始人
DeepSeek 也全是自下而上，而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要 push 他。
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DeepSeek创始人
中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿。
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经济下行、资本冷周期未必抑制原创式创新。
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我们不会过早设计基于模型的一些应用，会专注在大模型上。
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未来的世界很可能是专业化分工的，基础大模型需要持续创新。
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现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被实施教育，当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变，我们只是还需要一堆事实和一个过程。
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DeepSeek创始人
一件激动人心的事，或许不能单纯用钱衡量。
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我们看到的是中国 AI 不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国 AI 和美国有一两年差距，但真实的 gap 是原创和模仿之差。
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我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。每个人都有自己独特的旅程，带着自己的想法而来，无需逼迫他们。
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开源就像一种文化实践，而不是商业实践，这样做的公司将拥有软实力。
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创业者要像AI一样——在99次错误迭代后依然相信第100次的正确率。
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最伟大的算法，永远在人的心里运行。
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DeepSeek创始人
技术向善不是选择题，而是必答题。
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这个世界需要两种人——一种是抬头看星的理想主义者，另一种是低头修路的实干家。而最幸运的是，我们正成为第三种人：把星光铺成道路的人。
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创新是一个信念问题，创新始于自信。
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这一波浪潮里，我们的出发点就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。我们没太在意价格竞争，提供云服务不是我们的主要目标，我们的目标是实现通用人工智能（AGI）。
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我们做大模型，跟量化和金融都没有直接关系。我们要做的是通用人工智能，也就是AGI。
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语言大模型是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以我们从这里开始。
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我们不会过早设计基于模型的一些应用，会专注在大模型上。从长期看，大模型应用门槛会越来越低，初创公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。我们的目标很明确，就是不做垂类和应用，而是做研究，做探索。
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我们理解人类智能的本质就是语言，人的思维就是一个语言的过程。你以为你在思考，其实可能是你在脑子里编织语言。这意味着，在语言大模型上可能诞生出类人的人工智能（AGI）。
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只做复刻的话，可以在公开论文或开源代码基础上，只需训练很少次数，甚至只需finetune（微调）一下，成本很低。而做研究，要做各种实验和对比，需要更多算力，对人员要求也更高，所以成本更高。
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我们希望更多人，哪怕一个小App都可以低成本去用上大模型，而不是技术只掌握在一部分人和公司手中，形成垄断。大厂的模型，可能会和他们的平台或生态捆绑，而我们是完全自由的。
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从商业角度来讲，基础研究是投入回报比很低的。我们比较确定的是，既然我们想做这个事，又有这个能力，这个时间点上，我们就是最合适人选之一。
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从最早的1张卡，到2015年的100张卡、2019年的1000张卡，再到一万张，这个过程是逐步发生的。很多人会以为这里边有一个不为人知的商业逻辑，但其实，主要是好奇心驱动，对AI能力边界的好奇。
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对很多行外人来说，ChatGPT这波浪潮冲击特别大；但对行内人来说，2012年AlexNet带来的冲击已经引领一个新的时代。AlexNet的错误率远低于当时其他模型，复苏了沉睡几十年的神经网络研究。虽然具体技术方向一直在变，但模型、数据和算力这三者的组合是不变的，特别是当2020年OpenAI发布GPT3后，方向很清楚，需要大量算力。那之后，我们有意识地去部署尽可能多的算力。
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一件激动人心的事，不能单纯用钱衡量。就像家里买钢琴，一来买得起，二来是因为有一群急于在上面弹奏乐曲的人。
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人工成本是对未来的投资，是公司最大的资产。我们选的人相对朴实一点，有好奇心，来我们这里有机会去做研究。大厂很难单纯去做研究，做训练，它更多会是业务需求驱动。如果不能很快应用，大厂不一定能持续坚持，因为它更需要看到结果。
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我们招人有条原则是，看能力，而不是看经验。如果追求短期目标，找现成有经验的人是对的。但如果看长远，经验就没那么重要，基础能力、创造性与热爱等更重要。
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我们的核心技术岗位，基本以应届和毕业一两年的人为主。做一件事，有经验的人会不假思索告诉你，应该这样做，但没有经验的人，会反复摸索、很认真去想应该怎么做，然后找到一个符合当前实际情况的解决办法。
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🎲 随机 · 灵感闪现 ✨ 名言如星，拾光而行