DeepSeek-v3大模型橫空出世，以1/11算力訓練出超過Llama 3的開源模型，震撼了整個AI圈。

緊接著，“雷軍開千萬年薪挖DeepSeek研究員羅福莉”的傳聞，也使得人們把目光聚焦向DeepSeek的人才。

這下不只科技圈，全網都在好奇，連小紅書上都有人發帖詢問，這究竟是一隻怎樣的團隊？

國際上，也有人把創始人梁文鋒的訪談翻譯成英語，還加了註釋，試圖從中尋找這家公司崛起的蛛絲馬跡。

量子位整理各種資料發現，DeepSeek團隊最大的特點就是年輕。

應屆生、在讀生，特別是來自清北的應屆生在其中非常活躍。

他們中的一些人，2024年一邊在DeepSeek搞研究，另一邊新鮮熱乎的博士學位論文剛評上獎。

他們中有的參與了從DeepSeek LLM v1到DeepSeek-v3的全程，有的只是實習了一段時間也做出重要成果。

為DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO強化學習對齊演算法等關鍵創新的，幾乎都是年輕人。

DeepSeek核心成員揭秘

2024年5月發佈的DeepSeek-V2，是致使這家大模型公司破圈的關鍵一環。

其中最重要的創新是提出了一種新型注意力，在Transformer架構的基礎上，用MLA（Multi-head Latent Attention）替代了傳統的多頭注意力，大幅減少了計算量和推理視訊記憶體。

在一眾貢獻者中，高華佐和曾旺丁為MLA架構做出了關鍵創新。

高華佐非常低調，目前只知道是北大物理系畢業。

另外，在“大模型創業六小強”之一階躍星辰的專利資訊中也可以看到這個名字，暫不確定是否是同一人。

而曾旺丁來自北郵，研究生導師是北郵人工智慧與網路搜尋教研中心主任張洪剛。

DeepSeek-V2工作中還涉及到了另一項關鍵成果——GRPO。

DeepSeek-V2發佈前三個月，DeepSeek-Math問世，其中提出了GRPO（Group Relative Policy Optimization）。

GRPO是PPO的一種變體RL演算法，放棄了critic模型，而是從群體得分中估算baseline，顯著減少了訓練資源的需求。

GRPO在圈內得到廣泛關注，另一家國內開源大模型阿里Qwen 2.5的技術報告中也透露用到了GRPO。

DeepSeekMath有三位核心作者是在DeepSeek實習期間完成的工作。

核心作者之一邵智宏是清華互動式人工智慧（CoAI）課題組博士生，師從黃民烈教授。

他的研究領域包括自然語言處理、深度學習，特別對如何能建構一個穩健且可擴展的AI系統感興趣，這個AI系統能利用多樣化的技能整合異構資訊，並能精準回答各種複雜的自然語言問題。

邵智宏之前還曾在微軟研究院工作過。

DeepSeekMath之後，他還參與了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等項目。

另一位核心作者朱琪豪是北大電腦學院軟體研究所2024屆博士畢業生，受熊英飛副教授和張路教授指導，研究方向為深度程式碼學習。

據北大電腦學院官方介紹，朱琪豪曾發表CCF-A類論文16篇。在ASE和ESEC/FSE上分別獲得ACM SIGSOFT傑出論文獎一次，提名一次。一篇論文進入ESEC/FSE會議同年的引用前三名。

在DeepSeek團隊，朱琪豪還基於他的博士論文工作，主導開發了DeepSeek-Coder-V1。

其博士論文《語言定義感知的深度程式碼學習技術及應用》也入選了2024CCF軟體工程專業委員會博士學位論文激勵計畫。

還有一位核心作者同樣來自北大。

北大博士生Peiyi Wang，受北京大學計算語言學教育部重點實驗室穗志方教授指導。

除了DeepSeek-V2 MLA、DeepSeekMath GRPO這兩項關鍵破圈成果，值得一提的是，還有一些成員從v1就加入其中，一直到v3。

代表人物之一代達勱，2024年博士畢業於北京大學電腦學院計算語言所，導師同樣是穗志方教授。

代達勱學術成果頗豐，曾獲EMNLP 2023最佳長論文獎、CCL 2021最佳中文論文獎，在各大頂會發表學術論文20篇+。

2024年中國中文資訊學會“博士學位論文激勵計畫”共入選10篇來自中國大陸高校的博士畢業論文，其中就有他的《預訓練語言模型知識記憶的機理分析及能力增強關鍵技術研究》。

以及北大元培學院的王炳宣。

王炳宣來自山東煙台，2017年進入北大。

碩士畢業加入DeepSeek，參與了從DeepSeek LLM v1開始的一系列重要工作。

清華這邊的代表人物還有趙成鋼。

趙成鋼此前是衡水中學資訊學競賽班成員，CCF NOI2016銀牌得主。

之後趙成鋼進入清華，大二時成為清華學生超算團隊正式成員，三次獲得世界大學生超算競賽冠軍。

趙成鋼在DeepSeek擔任訓練/推理基礎架構工程師，有輝達實習經歷。

DeepSeek是一支怎樣的團隊

這些鮮活的個體，足以引發人們的讚歎。

但還不足以回答最初的問題，DeepSeek到底是一支怎樣的團隊？有怎樣的組織架構？

答案或許還要從創始人梁文鋒身上找。

早在2023年5月，DeepSeek剛剛宣佈下場做大模型，還沒發佈成果的時候，梁文鋒在接受36氪旗下「暗湧」採訪時透露過招人標準。

看能力，而不是看經驗。

我們的核心技術崗位，基本以應屆和畢業一兩年的人為主。

從後面一年多陸續發表的論文貢獻名單中也可以看出，確實如此，博士在讀、應屆以及畢業一兩年的成員佔很大一部分。

即使是團隊leader等級也偏年輕化，以畢業4-6年的為主。

例如領導DeepSeek的後訓練團隊的吳俁，2019年北航博士畢業、在微軟MSRA參與過小冰和必應百科項目。

吳俁博士期間接受北航李舟軍教授和MSRA前副院長周明博士的聯合培養。

與他師出半個同門的是郭達雅，中山大學印鑑教授與MSRA周明博士聯合培養，2023年博士畢業。

2024年7月他加入DeepSeek，主要參與了一系列數學和程式碼大模型的工作。

郭達雅上學期間還有一項事蹟，本科期間在MSRA實習一年裡發表兩篇頂會論文，他笑稱“在剛入學的第三天，就完成了中大博士生的畢業要求。”

除了團隊成員年輕化之外，DeepSeek在國內AI公司中突出的特點：非常重視模型演算法和硬體工程的配合。

DeepSeek v3論文總共200位作者，並不都是負責AI演算法或資料。

有這樣一批人從早期的DeepSeek LLM v1到v3一直都在參與，他們更多偏向算力的部分，負責最佳化硬體。

他們以DeepSeek AI的名義發表了論文《Fire-Flyer AI-HPC》，通過軟硬體協同設計降低訓練成本，解決傳統超算架構在AI訓練需求上的不足。

Fire-Flyer也就是幻方AI搭建的螢火2號萬卡叢集，使用輝達A100 GPU，卻做到相比輝達官方的DGX-A100伺服器有成本和能耗的優勢。

這支團隊中有的人在輝達工作或實習過，有的來自同在杭州的阿里雲，也有許多人從幻方AI借調又或乾脆轉崗到DeepSeek，參與了每一項大模型工作。

而如此重視軟硬體協同的成果，就是以Llama 3 405B的1/11算力，訓練出性能更高的DeepSeek-v3了。

最後，我們還發現DeepSeek開放原始碼專案中有一個特別的存在，不是語言模型相關工作，卻是3D生成相關。

這項成果由清華博士生孫景翔在DeepSeek實習期間，與導師劉燁斌以及DeepSeek成員合作完成。

像這樣實習生在DeepSeek做出重要成果的還有中山大學邏輯學專業的辛華劍。

看過這些例子，再一次回到梁文鋒的訪談，或許更能理解這只團隊的運作結構。

• 不做前置的崗位分工，而是自然分工
• 每個人對於卡和人的調動是不設上限的，每個人可以隨時呼叫訓練叢集，只要幾個人都有興趣就可以開始一個項目
• 當一個idea顯示出潛力，也會自上而下地去調配資源。

這難免讓人想起AI界另一家不可忽視的力量，沒錯就是OpenAI。

同樣的用人不看經驗，本科生、輟學生只要有能力照樣招進來。

同樣的重用新人，應屆生與00後可以調動資源從無到有研究Sora。

同樣的面對潛力方向，整個公司從頂層開始設計佈局和資源推動。

DeepSeek，可能是組織形態上最像OpenAI的一家中國AI公司了。 (量子位)