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梁文锋
该作者语录 236 条
1
中国创新不缺资本，缺乏的是对创新的耐心和长期投入。
2
顶尖人才在中国是被低估的，而正因为DeepSeek‘做最难的创新’，创新对于顶级人才具有特殊的吸引力。
3
DeepSeek的突破不仅在于其低成本的实现，更是因为它在深度学习领域取得了重要技术创新。
4
任何AI公司（短期内）都没有碾压对手的技术优势，因为有OpenAI指路，又都基于公开论文和代码，大厂和创业公司都会做出自己的大语言模型。
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5
为什么硅谷会这么有创新精神？因为敢！
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6
技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的GPU没有什么神秘之处，但要赶上他们，就必须重建团队、追赶下一代技术，这才是真正的护城河。
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7
创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。
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8
有人问，量化投资，以后还需要人类吗？当然需要，需要大量的程序员和研究员。
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9
虽然技术没有秘密，但重置需要时间和成本。
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10
在AI领域，技术的积累并非一蹴而就，而是需要持续的投入和耐心的等待。
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11
中国需要从技术的“搭便车者”逐步转变为“贡献者”。
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12
一个创新的组织中最重要的是人，是一同朝着目标，相互信任，经过磨练形成的文化。
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13
人类历史上没有任何时候比现在更适合成为一名创作者。
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14
我们从未想过要成为颠覆者，这一切只是意外发生的。
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15
我们习惯了摩尔定律“从天而降”，只需等上18个月，就能获得更先进的硬件和软件。同样，我们对大模型的“规模定律”也是如此。但事实上，这些技术进步是西方科技社区几代人持续努力的结果。由于我们长期未能深度参与这一进程，反而渐渐忽视了其真正的价值。
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16
我们真正的护城河在于团队的成长，积累技术Know-how，培养创新文化。开源和发表论文不会带来重大损失。对于技术人员来说，被同行追随本身就是一种成就。开源不仅仅是商业策略，更是一种文化。回馈社区是一种荣誉，同时也能吸引更多优秀人才。
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17
美国很多AI人才说实话都是华裔华人中国人，这说明我们黄种人在AI有着天然的优势。
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18
开源初期，团队面临了许多挑战，比如如何管理社区、如何处理用户反馈，甚至是如何保护我们的知识产权等。
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19
我们要推出能提供极高性价比，又让AI产品的使用变得更为普惠与便捷的产品。
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我们为用户构建了一个友好的接口，任何人都能轻松上手，让AI成为日常工作与学习的得力助手。
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21
我们的团队规模不大，不到140人，但人才密度极高。
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22
我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。
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23
我们选人的标准是热爱和好奇心，对做研究的渴望远超对钱的在意。
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24
我们降价是因为成本先降下来了，AI应该是普惠的。
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25
我们专注基础模型，其他公司构建应用，形成产业上下游。
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26
从近处说，GPT4还有很多待解之谜。我们去复刻的同时，也会做研究揭秘。
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27
过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。
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28
DeepSeek（跟幻方团队一样）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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29
以后硬核创新会越来越多。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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作为对冲基金，我们的使命是，提高中国二级市场的有效性。
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31
大厂的模型成本比我们高很多，所以我们没想到会有人亏钱做这件事，最后就变成了互联网时代的烧钱补贴的逻辑。
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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。
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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。
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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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35
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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36
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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37
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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38
我们的考核标准和一般公司不太一样。我们没有KPI（绩效考核），也没有所谓的任务。
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39
未来硬核创新会越来越多，现在还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被事实教育。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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40
我们相信，通过技术驱动型创新，中国AI产业应该形成生态，直接用DeepSeek的技术和产出。
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41
我最关注的是下一代大模型的研究，因为还有很多问题没有解决。
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42
我们在解决最难的问题。对于顶尖人才来说，最具吸引力的就是挑战世界上最困难的问题。事实上，中国的顶尖人才经常被低估，因为硬核创新稀缺，他们很少得到认可。而我们正好提供了他们渴望的舞台。
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43
用技术解决1%的问题，用初心守护100%的善意。
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我们选人的标准一直都是热爱和好奇心……对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。
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我觉得创新首先是一个信念问题。为什么硅谷那么有创新精神？首先是敢。
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对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。我们就在做最难的事。
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创新是一个信念问题，创新始于自信。
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我主要的精力在研究下一代的大模型，还有很多未解决的问题。
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49
我觉得创新首先是一个信念问题。
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50
用长期眼光回答最大的问题。
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51
朱啸虎的逻辑适用于短期盈利项目，但美国最赚钱的公司，往往是那些依靠长期研发建立技术壁垒的科技巨头。
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52
经验不一定代表能力，新鲜血液的独特经历和求知欲往往能带来意想不到的创新”。
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53
我们招人的条件是热爱，这些人的热情通常会表现出来，因为他真的很想做这件事，所以这些人往往同时也在找你。
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54
DeepSeek的优势不仅仅在于成本和技术性能，更在于它所带来的用户体验。
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55
选人的标准一直都是热爱和好奇心。很多人很多奇特的经历，很有意思，有些人有一些特别的经历，很有意思，很有意思，很有意思”。
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56
（为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？）因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。
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57
我们的目标也很明确，就是不做垂类和应用，而是做研究，做探索。
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58
未来实现AGI的是中国，我对中国在硬核技术创新方面将越来越重要持乐观态度。我认为程序最终也将抢夺基本面流派原来赚的钱。未来量化投资主要是赚程序最终要抢夺基本面流派原来赚的钱”。
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59
AGI（通用人工智能）的实现时间持乐观态度，中国在硬科技方面将越来越有优势。
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60
站在未来看现在，所有困难都是小数点后的误差。
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61
所有伟大的创新，都始于对现状的“不合理”拆解。
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62
我们致力于让AI在数学、代码、自然语言等多种任务上，自我学习与获取逻辑思维能力，极大提高了AI模型的灵活性与智能化水平。
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63
语言是人类思维的工具也是能力。
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64
中国必须从“搭便车”转向“贡献者”，打破“美国创新-中国应用”的惯性思维。
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65
更多的投资并不一定能带来更多的创新。如果资本堆砌就能推动技术突破，那大公司早就垄断了所有创新。
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66
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。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。
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67
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、热爱等更重要。从这个角度看，国内合适的候选人就不少。
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68
如果能形成完整的产业上下游，我们就没必要自己做应用。当然，如果需要，我们做应用也没障碍，但研究和技术创新永远是我们第一优先级。
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如果需要，我们做应用也没障碍，但研究和技术创新永远是我们第一优先级。
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如果目标是做应用，采用Llama的架构快速上线产品是合理的选择。但我们的目标是AGI（通用人工智能），这要求我们探索新的模型架构，以在有限的资源下实现更强的能力。
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71
没想到价格让大家这么敏感。我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。
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72
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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73
我们的大模型服务降价只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利，在成本之上稍微有点利润。
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我们不会闭源。我们认为，建立一个强大的技术生态，比封闭式的商业模式更重要。
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75
为什么开源呢？我们认为先有一个强大的技术生态更重要。
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教育的最终目标是让每个孩子获得幸福的能力。人工智能的强大工具，为有缺陷的孩子点亮未来，让敢于犯错的孩子拥抱未来。
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我们不会闭源。我们认为先有一个强大的技术生态更重要”。
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78
我们不会闭源，因为强大的技术生态比短期商业利益更重要。
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79
其实没有什么“难以捉摸的天才”，只是来自顶尖高校的应届生、博士生（甚至是四五年级的实习生），以及一些有几年经验的年轻人。
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80
开源，发论文，其实并没有失去什么。对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实，开源更像一个文化行为，而非商业行为。给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。
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81
开源，发论文，其实并没有失去什么。对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实，开源更像一个文化行为，而非商业行为。
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82
给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。
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幻方某种程度上增强了我们对技术驱动型创新的信心，但也不都是坦途。我们经历了一个漫长的积累过程。外部看到的是幻方2015年后的部分，但其实我们做了16年。
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我们经历了一个漫长的积累过程，外部看到的是幻方2015年后的部分，但其实我们做了16年。
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85
其实，一家公司的基因是很难被模仿的。比如说招没有经验的人，怎么判断他的潜力，招进来之后如何才能让他成长，这些都没法直接模仿。
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在美国，每天都有各种创新出现，从这个角度看，我们的突破并不算特别。但他们惊讶的是，一家中国公司不仅仅是跟随者，而是以创新者的身份加入了他们的竞争。这与大多数中国企业习惯的模式完全不同。
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87
技术没有秘密，但重置需要时间和成本。英伟达的显卡，理论上没有任何技术秘密，很容易复制，但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。
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88
我们没想到定价会是如此敏感的问题。我们只是按照自己的节奏，计算成本后合理定价。我们的原则是不亏本销售，也不追求过高利润。目前的定价仅在成本之上保留了一定的利润空间。
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无论API，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。
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DeepSeek也全是自下而上。我们一般不前置分工，而是自然分工……如果有想法，每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批，也可灵活调用所有人。
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每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批。
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所以我们把价值沉淀在团队上，我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。
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市场有效的时候，你直接买指数就可以了，指数就是真正的价值投资，财富的主体还是在老百姓手上。
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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。
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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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更多的投入并不一定产生更多的创新，否则大厂可以把所有的创新包揽了。
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DeepSeek V2完全是由本土人才打造的。目前，全球前50的AI人才可能确实不在中国，但我们希望自己培养出这样的团队。
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最终会剩下2-3家AI创业公司。目前大家都在“烧钱”，但能活下来的，一定是那些战略清晰、执行力强的公司。其他的可能会转型。价值不会消失，只是会以不同的形式存在。
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我们仍然保持乐观。行业的进展依然符合预期。OpenAI 并非神一般的存在，他们不可能永远领先。
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100
我们对一切可能性保持开放态度。
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