DeepSeek-v3大模型震撼AI圈：年轻团队的崛起与创新

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@小白创作中心

DeepSeek-v3大模型震撼AI圈：年轻团队的崛起与创新

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CSDN

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DeepSeek-v3大模型的发布在AI圈引起了巨大轰动。这个由一群年轻人组成的团队，以仅需Llama 3十分之一的算力训练出了性能更强大的开源模型。从应届生到博士后，这些来自清华北大的顶尖人才，不仅在技术上取得了突破，更以独特的组织文化和运作方式，展现了年轻团队的创新力量。

横空出世的技术突破

DeepSeek-v3大模型的发布，以仅需Llama 3十分之一的算力训练出性能更强大的开源模型，震撼了整个AI圈。紧接着，“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻，更是将人们的目光聚焦到这家神秘的公司。不仅是科技圈，全网都在好奇：这究竟是一支怎样的团队？

国际关注与团队揭秘

国际上，梁文锋的访谈被翻译成英语，并附上详细注释，试图从中寻找这家公司崛起的蛛丝马迹。量子位整理的各种资料显示，DeepSeek团队的最大特点就是年轻化。应届生、在读生，特别是来自清华北大的顶尖人才，在其中非常活跃。

许多团队成员在2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边还在攻读博士学位，甚至有新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。这些年轻人参与了从DeepSeek LLM v1到DeepSeek-v3的全程，有的只是实习了一段时间也做出了重要成果。

MLA新型注意力机制：为DeepSeek提出MLA（Multi-head Latent Attention）的高华佐和曾旺丁，分别来自北大物理系和北邮，他们在Transformer架构的基础上大幅减少了计算量和推理显存。
GRPO强化学习对齐算法：DeepSeek-Math提出的GRPO（Group Relative Policy Optimization）显著减少了训练资源的需求，这一算法在圈内得到广泛关注，阿里Qwen 2.5的技术报告中也透露用到了GRPO。

核心成员揭秘

邵智宏：清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，师从黄民烈教授，曾在微软研究院工作，参与了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2等多个项目。
朱琪豪：北大计算机学院软件研究所2024届博士毕业生，发表CCF-A类论文16篇，主导开发了DeepSeek-Coder-V1，其博士论文入选2024 CCF软件工程专业委员会博士学位论文激励计划。
Peiyi Wang：北大博士生，受穗志方教授指导，参与了多项DeepSeek项目。
代达劢：2024年博士毕业于北京大学计算机学院计算语言所，获EMNLP 2023最佳长论文奖，CCL 2021最佳中文论文奖，参与了从v1到v3的全部工作。
王炳宣：北大元培学院硕士毕业，参与了从DeepSeek LLM v1开始的一系列重要工作。
赵成钢：清华学生超算团队成员，三次获得世界大学生超算竞赛冠军，担任DeepSeek训练/推理基础架构工程师，有英伟达实习经历。

组织架构与文化

DeepSeek的成功不仅在于技术突破，还在于其独特的组织文化和运作方式。创始人梁文锋在接受采访时透露，团队招人看能力而非经验，核心技术岗位以应届和毕业一两年的人为主。即使是团队leader级别，也偏年轻化，以毕业4-6年的为主。

自然分工，灵活调动资源：DeepSeek不做前置的岗位分工，而是采取自然分工的方式。每个人可以随时调用训练集群，只要几个人有兴趣就可以开始一个项目。当一个idea显示出潜力，也会自上而下地调配资源。
软硬件协同设计：DeepSeek非常重视模型算法和硬件工程的配合。团队中有专门负责优化硬件的成员，他们通过软硬件协同设计降低训练成本，解决传统超算架构在AI训练需求上的不足。例如，Fire-Flyer AI-HPC项目通过使用英伟达A100 GPU，实现了相比英伟达官方DGX-A100服务器有成本和能耗的优势。

多元化的研究方向

除了语言模型相关的工作，DeepSeek还在其他领域取得了重要成果。例如，清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌及DeepSeek成员合作完成了3D生成相关的研究。中山大学逻辑学专业的辛华剑也在DeepSeek实习期间参与了用大模型证明数学定理的DeepSeek-Prover项目，现在在爱丁堡大学读博士。

类似OpenAI的组织形态

DeepSeek的运作结构让人联想到AI界的另一家巨头——OpenAI。两者都重视新人的能力，本科生、辍学生只要有潜力就照样招进来。同样的重用新人，应届生与00后可以调动资源从无到有研究Sora。面对潜力方向，整个公司从顶层开始设计布局和资源推动。可以说，DeepSeek可能是组织形态上最像OpenAI的一家中国AI公司。