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梁文锋
该作者语录 236 条
101
中国AI不可能永远处在跟随的位置，必然有人站到技术的前沿。
102
AGI可能在2年、5年或10年实现，但必定在我们有生之年。
103
世界前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。
104
中国AI不可能永远处在跟随的位置！
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105
如果一定要找一个商业上的理由，它可能是找不到的，因为划不来。我们现在比较确定的是，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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106
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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107
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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108
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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109
我们发布的V2模型没有海外回来的人，都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国，但我们能自己打造这样的人。
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110
所有的套路都是上一代的产物，未来不一定成立。拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样，很可能是一种刻舟求剑。
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111
创新需要尽可能少的干预和管理，给员工自由发挥的空间。
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112
中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前端。
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113
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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114
拒绝烧钱换市场，以架构创新实现商业可持续性。
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115
将‘是非观’置于‘利害观’之上，拒绝短期变现诱惑。
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116
幻方在一定程度上增强了我们对技术驱动创新的信心，但它的成长并非一路平坦。我们经历了漫长的积累。人们只看到了 2015 年之后的爆发，但实际上，我们已经沉淀了 16 年。
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117
（招人必卡的条件）热爱，扎实的基础能力。其他都没那么重要。我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。
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118
可能是两年，五年，或者十年，但一定会在我们这一代人有生之年发生。至于我们的路线图，即便在公司内部也没有统一结论。但我们正在下注以下三个方向：数学与代码，它们是 AGI 的天然试验场，就像围棋一样，是封闭且可验证的系统，自学习有可能孕育高度智能。多模态，让 AI 直接接触现实世界进行学习。自然语言，它是类人智能的基石。
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119
和很多新技术一样，量化投资刚出现的时候也是被嘲笑的对象，没有人相信计算机可以像人类一样进行投资。
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120
我更关注一项技术是否提升了社会效率，以及我们是否能在行业价值链中找到自己的优势。只要最终目标是提升效率，就是有意义的。很多竞争都是阶段性的，过于纠结于短期竞争，反而容易迷失方向。
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121
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。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。
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122
只要终局是让社会效率更高，就是成立的。中间很多都是阶段性的，过度关注必然眼花缭乱。
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123
智能反馈：通过AI检测孩子的学习进度，提供实时反馈，以及改进建议，体现正向激励。
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124
开源、发论文等行为并非简单的商业竞争，而是一种文化行为。
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125
说到开源，我觉得首先是信念。开源不仅仅是技术上的一种选择，更是一种价值观的体现。它代表着透明和共享，意味着我们愿意把自己的成果分享给大家，让更多的人受益。
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126
招人时确保价值观一致，然后通过企业文化来确保步调一致。当然，我们并没有一个成文的企业文化，因为所有成文的东西，又会阻碍创新。更多时候，是管理者的以身示范，遇到一件事，你如何做决策，会成为一种准则。
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127
即使是OpenAI等行业巨头选择闭源，也无形中限制了自身的进步。
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128
对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。其实，顶尖人才在中国是被低估的。因为整个社会层面的硬核创新太少了，使得他们没有机会被识别出来。我们在做最难的事，对他们就是有吸引力的。
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129
不一定。中国产业格局的重塑将越来越依赖深度科技创新。随着快速获利的机会减少，更多人会转向真正的创新。
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130
我在 1980 年代成长于广东的一个五线城市，父亲是一名小学教师。上世纪 90 年代，广东有很多赚钱的机会，很多家长来我家争论，说读书没用。但回头看，现在的观点已经变了。赚钱不再像过去那么容易，甚至连开出租车都不再是一个可行的选择。仅仅一代人的时间，环境已经发生了巨大变化。
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131
（搭一个计算机集群）人工成本不低，但人工成本也是对未来的投资，是公司最大的资产。我们选的人也会相对朴实一点，有好奇心，来这里有机会去做研究。
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132
创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。
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133
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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134
大模型创业公司可能活下来2到3家。现在都还处在烧钱阶段，那些自我定位清晰、更能精细化运营的，更有机会活下来。其它公司可能会脱胎换骨。有价值的东西不会烟消云散，但会换一种方式。
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135
开源、发论文等行为并非简单的商业竞争，而是一种文化行为，通过这种方式，不仅提升自身影响力，还能吸引全球技术人才和合作伙伴，共同构建开放、协作的AI生态。
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136
家校联合促进家长角色转变。学校利用AI平台加强家校合作，实时分享孩子的学习状态，定期跟踪孩子的成长轨迹，让孩子的成长可视化；让孩子成长变成教学相长，亲子共进。
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137
未来的世界很可能是一个高度分工协作的世界。基础AI模型需要持续创新，而大公司也有自身的局限，并不一定最适合承担这一角色。
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138
王慧文承担了所有损失，让其他人全身而退。他做出了对自己最不利、但对大家最有利的决定。我很敬佩他的担当。
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139
我们创建了一个良性的循环，大家各自发挥所长，共同推动技术进步。这种合作关系是非常值得珍惜的。
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140
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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141
在总结主流Attention架构的关键演化规律后，突然灵感迸发，设计出了一种新的替代方案。但从想法到现实，是一个漫长的过程。我们组建了团队，花了几个月时间验证它的可行性。
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142
创新的关键在于人才和组织文化，DeepSeek的团队成员都是自带想法、热爱研究的人，采用自下而上的自然分工模式，充分尊重每个成员的独特成长经历和想法，给予他们足够的自由和空间去探索和创新。
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143
我们的招聘标准一直基于热情和好奇心。我们的团队成员背景各异，充满个性和趣味性，他们对研究的渴望远超对金钱的关注。
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144
长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其他公司在DeepSeek的基础上构建to B、to C的业务。
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145
开源并不意味着放弃竞争，反而是在创新的过程中增强了我们的竞争优势。我们敢于开源，正是因为我们相信自己的实力。
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146
所有策略都是上一代的产物，未来未必仍然适用。用互联网时代的商业逻辑讨论 AI 的未来盈利模式，就像把腾讯早期的发展轨迹拿来对比通用电气或可口可乐，这就像“刻舟求剑”，是落后的思维方式。
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147
中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。
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148
英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。
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149
开源技术是AI发展的加速器，DeepSeek团队积极参与开源社区建设，通过分享技术和经验，促进AI技术普及和发展。
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150
中国的科技企业同样需要培养生态系统，形成相关的技术社区，以促进技术的快速发展。
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151
很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息。
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152
技术创新是中国AI未来发展的必然选择。
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153
我相信，随着技术的不断进步和人们意识的提升，开源将会迎来更广阔的发展空间。
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154
DeepSeek采取了积极的措施来应对这些挑战。首先，我们建立了完善的社区管理机制，以确保社区的健康发展。同时，团队也注重与用户的沟通，积极回应每一个反馈，真正做到以用户为中心。
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155
这种模式不仅能推动技术进步，还能促进社会的整体发展。
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156
AI大模型的发展需要全球视野和开放的心态，中国需要从技术的“搭便车者”逐步转变为“贡献者”。
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157
技术的发展是为了解放人，如果依旧被束缚被限制，想一想，问题出在哪里？
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158
不做“PPT创新”，专注技术本质，用实干推动商业发展。
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159
发展，终有一天“不可能”将会变成现实。
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160
量化投资的‘不可能’将随着计算机技术的发展而消失。
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161
中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，现在赚不到了，就会更愿意俯身去做真正的创新。
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162
智能诊断：利用AI技术分析，发现孩子的特长和优势，并生成个性化学习方案；为有缺陷的孩子建立个性化档案，通过AI动态调整教学策略。
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163
我们每个人对于卡和人的调动是不设上限的。如果有想法，每个人随时可以调用训练集群的卡无需审批，同时因为不存在层级和跨部门，也可以灵活调用所有人，只要对方也有兴趣。
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164
科技创新靠人才，人才是第一资源，科技竞争说到底是人才竞争。
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165
西蒙斯却敏锐地预见到，随着计算机技术的发展，终有一天“不可能”将会变成现实。他在早期做了诸多尝试，都不太成功，但他并未放弃，他相信时间是站在他这边的。
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166
很多看似错误的尝试，恰恰是创新的温床。
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167
我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。
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168
我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。
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169
我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。
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170
在美国每天发生大量创新里，这是非常普通的。他们之所以惊讶，是因为这是一个中国公司在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow而不是创新。
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171
过去30年，我们更关注利润，而不是创新。但创新不仅仅是商业驱动的，它需要好奇心和创造的野心。我们被过去的习惯束缚住了，但这只是一个阶段。
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172
目前没有短期融资计划。我们真正的挑战从来不是资金，而是高端芯片的出口禁令。
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173
抢用户并不是我们的主要目标。我们降价的原因有两个：首先，在探索下一代模型架构的过程中，我们的成本下降了；其次，我们认为AI和API服务应该是人人都能负担得起、随时可用的。
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174
创业不是赌局，而是用理性计算感性的价值。
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175
团队不是拼图，而是化学反应，每个人都要成为催化剂。
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176
创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心，以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效创新。
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177
我们的出发点不是利用机会快速获利，而是达到技术前沿，带动整个生态的发展。
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178
开源不是一个简单的选择，而是一次价值观的革命。我们希望通过开源，让技术真正服务于人类，为社会带来更多的可能性。
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179
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。
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180
我们偏乐观，整个行业看起来都符合预期。OpenAI也不是神，不可能一直冲在前面。
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181
我们认为当前阶段是技术创新的爆发期，而不是应用的爆发期。
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182
提供云服务不是我们的主要目标。我们的目标还是去实现AGI（通用人工智能）。
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183
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。
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184
我们要做的不是生成式AI，而是通用人工智能AGI。前者只是后者的必经之路，AGI会在我们有生之年实现。
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185
当前阶段是技术创新的爆发期，而不是应用的爆发期。大模型应用门槛会越来越低，创业公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。
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186
我们不像一般公司，看重客户下单量，我们的销售卖多少和提成不是一开始就算好的，而会更鼓励销售去发展自己的圈子，认识更多人，产生更大影响力。
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187
我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。
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188
真正的差距不是一年或两年，而是原创与模仿之差。
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189
中国也要逐步成为创新贡献者，而不是一直搭便车。
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190
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。
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191
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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192
技术向善不是选择题，而是必答题。
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193
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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194
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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195
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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196
创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。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。我们交给员工重要的事，并且不干预他。让他自己想办法，自己发挥。
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197
最让我们兴奋的是去搞清我们的猜想是不是事实，如果是对的，就会很兴奋了。
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198
信仰者会之前就在这里，之后也在这里。他们更会去批量买卡，或者跟云厂商签长协议，而不是短期去租。
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199
不是所有人都能疯狂一辈子，但大部分人，在他年轻的那些年，可以完全没有功利目的，投入地去做一件事。
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200
抢用户并不是我们的主要目的。我们降价一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中，成本先降下来了，另一方面也觉得无论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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