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deepseek v3模型为啥要开源

幻方量化创始人梁文锋 ,跟其他 AI 模型的研究者不同,没有海外经历,毕业于浙江大学电子工程系人工智能方向。

我(原文摘作者:阮一峰)觉得,原始的中文访谈很值得一读,我分享他说的几段话,展示了中国顶级研究者的视野和抱负。

(1)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。

(2)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。

(3)在颠覆性的技术面前,闭源形成的护城河是短暂的。即使 OpenAI 闭源,也无法阻止被别人赶超。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。

(4)我们不会闭源。我们认为先有一个强大的技术生态更重要。

(5)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。

(6)过去很多年,很多的中国公司习惯了别人做技术创新,拿过来做应用变现,自己等着摩尔定律 从天而降,躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。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。中国也要逐步成为贡献者,而不是一直搭便车。

(7)大部分中国公司习惯 follow,而不是创新。中国创新缺的不是资本,而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才。我们没有海外回来的人,都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国,但也许我们能自己打造这样的人。

(8)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。

(9)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。

(10)我们在做最难的事。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。

(11)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。

(12)我是八十年代在广东一个五线城市长大的。我的父亲是小学老师,九十年代,广东赚钱机会很多,当时有不少家长觉得读书没用。但现在回去看,观念都变了。因为钱不好赚了,连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了。以后硬核创新会越来越多,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。


内容来源:

科技爱好者周刊(第 332 期) - 阮一峰的网络日志


http://www.kler.cn/a/468239.html

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