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      繼AI天才少女羅福莉之后,DeepSeek-R1第一作者郭達雅將離開DeepSeek,加入某頭部大廠

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      你有沒有發(fā)現(xiàn)?

      去年刷爆 AI 圈的 DeepSeek,今年好像沒什么動靜了。

      以前刷小紅書,刷知乎,到處都是 DeepSeek 的消息。

      什么 V2 版本超 GPT-3.5,V3 對標 GPT-4,R1 還上了《Nature》封面。


      怎么今年就突然啞火了?

      網友們扒來扒去,終于找到了答案:里面的大佬們,一個個被挖走了。

      先是羅福莉,那個 95 后 AI 天才少女,被雷軍千萬年薪挖到小米去了。


      她可是 DeepSeek-V2 的核心開發(fā)者,MoE 架構的大拿。

      去年 11 月官宣加入小米 MiMo 大模型團隊,朋友圈一句 “我正在 Xiaomi MiMo”,讓整個 AI 圈都炸了。


      近期在OpenRouter平臺,

      累計調用量破萬億的神秘模型- “Hunter Alpha”

      正是小米自研的MiMo-V2-Pro!

      現(xiàn)在AI圈又傳出,DeepSeek 的另一位頂梁柱,郭達雅,也要走了。


      消息一出,評論區(qū)直接炸開鍋。

      有人說 “這是要把 DeepSeek 掏空啊”,

      有人問 “下一個是誰?”,

      還有人嘆息 “創(chuàng)業(yè)公司留不住人啊”。

      郭達雅是誰?為啥這么多人關心

      郭達雅,1994 年出生,廣東珠海人。典型的學霸路線。

      2014 年考進中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院。

      大四就進了中山大學 — 微軟亞洲研究院聯(lián)合培養(yǎng)項目。

      在 MSRA 那幾年,開了掛的他2020 年拿了微軟學者獎學金,

      亞太地區(qū)就 12 個人能拿到。



      跟著印鑒教授、周明博士,后來又跟段楠搞代碼智能,做出來的 CodeBERT、GraphCodeBERT,現(xiàn)在還是行業(yè)標桿。

      2023 年博士畢業(yè),第三天就完成了中大博士畢業(yè)論文要求,發(fā)了一堆頂會論文。

      7 月就加入了 DeepSeek,成了代碼智能和推理方向的核心研究員。

      他在 DeepSeek 這一年多,干了很多大事:

      主導 DeepSeek-Coder 系列,從 1.3B 到 33B 參數(shù),讓 AI 寫代碼的能力直接飆升,能一次性看懂整個項目的代碼架構。

      負責 DeepSeek-Math,把模型的數(shù)學解題能力提了一大截。

      作為第一作者搞出 DeepSeek-R1,直接上了《Nature》封面。不用人類示例,讓模型自己開發(fā)推理步驟,訓練成本降了好多。

      深度參與 V3 混合專家模型,14.8T tokens 訓練,性能對標頂級閉源模型。


      他的研究主線特別清楚:讓模型更會寫代碼、更會做數(shù)學、更會推理。這三個方向,正是現(xiàn)在大模型賺錢的核心痛點。

      你想想,企業(yè)用大模型,不就是想讓它幫著寫代碼、算數(shù)據(jù)、解決復雜問題嗎?

      郭達雅就是把這三件事做到極致的人。

      他的貢獻有多牛?說出來嚇你一跳

      郭達雅在 DeepSeek 的成果,隨便拿一個出來,都能在 AI 圈引起轟動。

      就說 DeepSeek-R1,他是第一作者。

      這個模型牛在哪?它能自己反思,自己驗證答案。

      傳統(tǒng)模型要靠人類標注數(shù)據(jù),成本高得嚇人。

      R1 不用,通過強化學習,讓模型自己比較多個答案,找出最好的那個,訓練資源直接省了一大半。

      還有 DeepSeek-Coder,現(xiàn)在很多程序員都在用。


      能理解代碼里變量之間的依賴關系,重構代碼、修 Bug 都特別順手。

      有程序員說,用了 DeepSeek-Coder,寫代碼效率直接翻倍。

      數(shù)學方面更不用說,DeepSeek-Math 讓模型解數(shù)學題的能力大幅提升,很多競賽題都能輕松搞定。


      他的論文,幾乎篇篇都是頂會級別,引用量高得驚人。

      這樣的人才,哪個大廠不想要?

      大佬出走,中國大模型的困境

      羅福莉走了,郭達雅也要走了。

      這背后,是中國大模型行業(yè)的殘酷現(xiàn)實。

      創(chuàng)業(yè)公司再努力,也扛不住大廠的鈔能力。

      人家一張口就是千萬年薪,還有股票期權,創(chuàng)業(yè)公司拿什么比?

      網友們看出來了:這已經不是百模混戰(zhàn)了,是人才爭奪戰(zhàn)。

      你以為拼的是參數(shù),是產品化速度?

      其實拼的是能不能留住郭達雅這樣的人,

      能不能給他們足夠的算力,

      足夠好的科研環(huán)境,

      還有長期的組織能力。

      更讓人嘆息的是,現(xiàn)在很多企業(yè),根本沒能力做真正的大模型研究。

      你看最近的 “小龍蝦” 熱潮,也就是 OpenClaw 智能體。

      中國數(shù)十家家科技大廠集體下場,騰訊、字節(jié)、阿里、百度、小米都來了。


      有的做適配,有的推自研,有的搭平臺。

      大部分都是跟風。

      有人花 3999 元學 “龍蝦賦能生產管理”,

      最后只學會了用 AI 生成報表,對流水線作業(yè)一點用都沒有。

      所謂的 “定制化方案”,就是套模板改幾個字。

      還有人在云服務器上 “養(yǎng)蝦”,默認設置都是裸奔的。

      讓龍蝦接管電腦 5 分鐘,就被 139 個 IP 嘗試連接。

      這哪里是 AI 創(chuàng)新?這分明是割韭菜。

      真正在做底層研究的,沒幾家。

      愿意沉下心來,培養(yǎng)像郭達雅這樣的人才的,更少。

      最后想說的話

      郭達雅的離開,不只是 DeepSeek 的損失,更是整個中國大模型行業(yè)的縮影。

      我們總說要追趕 OpenAI,要實現(xiàn) AI 自主可控。

      但如果連自己培養(yǎng)的頂尖人才都留不住,怎么追趕?

      創(chuàng)業(yè)公司不容易,拿著有限的資源,跟財大氣粗的大廠搶人,太難了。

      而那些跟風做應用的企業(yè),看似熱鬧,實則是在浪費資源。

      沒有底層技術的突破,沒有頂尖人才的積累,

      再熱鬧的 “小龍蝦” 熱潮,也只是曇花一現(xiàn)。

      我們需要更多像郭達雅這樣的研究者,

      沉下心來做基礎研究。

      我們也需要更多能留住這些研究者的環(huán)境,

      讓他們不用為了錢,為了資源,而離開自己奮斗的地方。

      不然,中國的大模型,永遠只能跟在別人后面跑。

      希望有一天,我們能驕傲地說,中國的大模型,不僅有應用,更有自己的核心技術,自己的頂尖人才。

      而不是每次提起,都是 “誰誰誰又被挖走了” 。

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      在看”的永遠年輕~

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