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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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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)。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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)。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
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。
梁文锋
我们的团队规模不大,不到140人,但人才密度极高,大多是应届毕业生或毕业不久的年轻人。
梁文锋
我们招人看能力不看经验,核心团队多为应届和毕业一两年的人。
梁文锋
我们不设KPI,更多是鼓励员工自由发挥。创新往往都是自己产生的,不是刻意安排的,更不是教出来的。
梁文锋
我们把价值沉淀在团队上,形成可以创新的组织和文化,就是我们的护城河。
梁文锋
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