近期，AI领域迎来了一股新兴力量——DeepSeek，其最新发布的大模型DeepSeek-v3在业界引起了轰动。这一模型以仅为Llama 3十一分之一的算力，实现了性能上的超越，成为开源模型中的佼佼者。这一成就不仅让科技圈为之震惊，也让全网对这支神秘的团队充满了好奇。
随着“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻流传开来，DeepSeek的人才战略也成为了公众关注的焦点。那么，这究竟是一支怎样的团队呢？
深入探究后发现，DeepSeek团队的最大亮点在于其年轻化。团队中活跃着众多应届生、在读生，尤其是来自清华大学和北京大学的年轻才俊。他们中有的人在2024年还在DeepSeek进行研究的同时，其博士学位论文就荣获了奖项。
从DeepSeek LLM v1到DeepSeek-v3的发展历程中，这些年轻人发挥了举足轻重的作用。他们为DeepSeek提出了MLA新型注意力机制、GRPO强化学习对齐算法等关键创新，为团队的崛起立下了汗马功劳。
在DeepSeek的核心成员中，高华佐和曾旺丁是MLA架构的关键贡献者。高华佐低调而神秘，仅知其毕业于北大物理系；而曾旺丁则来自北邮，其研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。
另一项重要成果GRPO的提出，也离不开DeepSeek团队的年轻才俊。在DeepSeek-Math项目中，邵智宏、朱琪豪和Peiyi Wang三位核心作者发挥了关键作用。他们均是在DeepSeek实习期间完成了这一重要工作。
邵智宏是清华交互式人工智能课题组博士生，师从黄民烈教授，他的研究领域广泛且深入。朱琪豪则是北大计算机学院软件研究所的博士毕业生，曾发表多篇CCF-A类论文，并屡获殊荣。而Peiyi Wang同样来自北大，受计算语言学教育部重点实验室穗志方教授的指导。
除了这些关键贡献者外，DeepSeek团队中还有许多从v1就加入其中，一直伴随团队成长到v3的成员。他们见证了团队的每一次进步和突破，也成为了团队不可或缺的一部分。
那么，DeepSeek究竟是一支怎样的团队呢？或许我们可以从其创始人梁文锋的访谈中寻找答案。梁文锋曾表示，DeepSeek在招人时更看重能力而非经验，团队的核心技术岗位基本以应届和毕业一两年的人为主。这一理念在团队的成员构成中得到了充分体现。
DeepSeek还非常重视模型算法和硬件工程的配合。团队中有一批人始终专注于算力的优化和硬件的改进，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。这一理念也直接促成了DeepSeek-v3以低算力实现高性能的壮举。
DeepSeek的团队运作结构也颇具特色。团队不做前置的岗位分工，而是根据每个人的兴趣和专长进行自然分工。每个人对于资源和人的调动都不设上限，只要有兴趣就可以开始一个项目。当一个想法显示出潜力时，团队会自上而下地调配资源予以支持。这种运作结构不仅激发了团队成员的积极性和创造力，也让DeepSeek在AI领域展现出了强大的竞争力。
总的来说，DeepSeek以其年轻化的团队、独特的用人理念、重视软硬件协同的战略以及灵活的运作结构，在AI领域崭露头角。未来，这支充满活力和创新精神的团队有望为AI界带来更多惊喜和突破。
