你有沒有發(fā)現(xiàn)？

去年刷爆 AI 圈的 DeepSeek，今年好像沒什么動靜了。

以前刷小紅書，刷知乎，到處都是 DeepSeek 的消息。

什么 V2 版本超 GPT-3.5，V3 對標(biāo) GPT-4，R1 還上了《Nature》封面。

怎么今年就突然啞火了？

網(wǎng)友們扒來扒去，終于找到了答案：里面的大佬們，一個個被挖走了。

先是羅福莉，那個 95 后 AI 天才少女，被雷軍千萬年薪挖到小米去了。

她可是 DeepSeek-V2 的核心開發(fā)者，MoE 架構(gòu)的大拿。

去年 11 月官宣加入小米 MiMo 大模型團(tuán)隊，朋友圈一句 “我正在 Xiaomi MiMo”，讓整個 AI 圈都炸了。

近期在OpenRouter平臺，

累計調(diào)用量破萬億的神秘模型- “Hunter Alpha”

正是小米自研的MiMo-V2-Pro！

現(xiàn)在AI圈又傳出，DeepSeek 的另一位頂梁柱，郭達(dá)雅，也要走了。

消息一出，評論區(qū)直接炸開鍋。

有人說 “這是要把 DeepSeek 掏空啊”，

有人問 “下一個是誰？”，

還有人嘆息 “創(chuàng)業(yè)公司留不住人啊”。

郭達(dá)雅是誰？為啥這么多人關(guān)心

郭達(dá)雅，1994 年出生，廣東珠海人。典型的學(xué)霸路線。

2014 年考進(jìn)中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機(jī)學(xué)院。

大四就進(jìn)了中山大學(xué) — 微軟亞洲研究院聯(lián)合培養(yǎng)項(xiàng)目。

在 MSRA 那幾年，開了掛的他2020 年拿了微軟學(xué)者獎學(xué)金，

亞太地區(qū)就 12 個人能拿到。

跟著印鑒教授、周明博士，后來又跟段楠搞代碼智能，做出來的 CodeBERT、GraphCodeBERT，現(xiàn)在還是行業(yè)標(biāo)桿。

2023 年博士畢業(yè)，第三天就完成了中大博士畢業(yè)論文要求，發(fā)了一堆頂會論文。

7 月就加入了 DeepSeek，成了代碼智能和推理方向的核心研究員。

他在 DeepSeek 這一年多，干了很多大事：

主導(dǎo) DeepSeek-Coder 系列，從 1.3B 到 33B 參數(shù)，讓 AI 寫代碼的能力直接飆升，能一次性看懂整個項(xiàng)目的代碼架構(gòu)。

負(fù)責(zé) DeepSeek-Math，把模型的數(shù)學(xué)解題能力提了一大截。

作為第一作者搞出 DeepSeek-R1，直接上了《Nature》封面。不用人類示例，讓模型自己開發(fā)推理步驟，訓(xùn)練成本降了好多。

深度參與 V3 混合專家模型，14.8T tokens 訓(xùn)練，性能對標(biāo)頂級閉源模型。

他的研究主線特別清楚：讓模型更會寫代碼、更會做數(shù)學(xué)、更會推理。這三個方向，正是現(xiàn)在大模型賺錢的核心痛點(diǎn)。

你想想，企業(yè)用大模型，不就是想讓它幫著寫代碼、算數(shù)據(jù)、解決復(fù)雜問題嗎？

郭達(dá)雅就是把這三件事做到極致的人。

他的貢獻(xiàn)有多牛？說出來嚇你一跳

郭達(dá)雅在 DeepSeek 的成果，隨便拿一個出來，都能在 AI 圈引起轟動。

就說 DeepSeek-R1，他是第一作者。

這個模型牛在哪？它能自己反思，自己驗(yàn)證答案。

傳統(tǒng)模型要靠人類標(biāo)注數(shù)據(jù)，成本高得嚇人。

R1 不用，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓模型自己比較多個答案，找出最好的那個，訓(xùn)練資源直接省了一大半。

還有 DeepSeek-Coder，現(xiàn)在很多程序員都在用。

能理解代碼里變量之間的依賴關(guān)系，重構(gòu)代碼、修 Bug 都特別順手。

有程序員說，用了 DeepSeek-Coder，寫代碼效率直接翻倍。

數(shù)學(xué)方面更不用說，DeepSeek-Math 讓模型解數(shù)學(xué)題的能力大幅提升，很多競賽題都能輕松搞定。

他的論文，幾乎篇篇都是頂會級別，引用量高得驚人。

這樣的人才，哪個大廠不想要？

大佬出走，中國大模型的困境

羅福莉走了，郭達(dá)雅也要走了。

這背后，是中國大模型行業(yè)的殘酷現(xiàn)實(shí)。

創(chuàng)業(yè)公司再努力，也扛不住大廠的鈔能力。

人家一張口就是千萬年薪，還有股票期權(quán)，創(chuàng)業(yè)公司拿什么比？

網(wǎng)友們看出來了：這已經(jīng)不是百?；鞈?zhàn)了，是人才爭奪戰(zhàn)。

你以為拼的是參數(shù)，是產(chǎn)品化速度？

其實(shí)拼的是能不能留住郭達(dá)雅這樣的人，

能不能給他們足夠的算力，

足夠好的科研環(huán)境，

還有長期的組織能力。

更讓人嘆息的是，現(xiàn)在很多企業(yè)，根本沒能力做真正的大模型研究。

你看最近的 “小龍蝦” 熱潮，也就是 OpenClaw 智能體。

中國數(shù)十家家科技大廠集體下場，騰訊、字節(jié)、阿里、百度、小米都來了。

有的做適配，有的推自研，有的搭平臺。

大部分都是跟風(fēng)。

有人花 3999 元學(xué) “龍蝦賦能生產(chǎn)管理”，

最后只學(xué)會了用 AI 生成報表，對流水線作業(yè)一點(diǎn)用都沒有。

所謂的 “定制化方案”，就是套模板改幾個字。

還有人在云服務(wù)器上 “養(yǎng)蝦”，默認(rèn)設(shè)置都是裸奔的。

讓龍蝦接管電腦 5 分鐘，就被 139 個 IP 嘗試連接。

這哪里是 AI 創(chuàng)新？這分明是割韭菜。

真正在做底層研究的，沒幾家。

愿意沉下心來，培養(yǎng)像郭達(dá)雅這樣的人才的，更少。

最后想說的話

郭達(dá)雅的離開，不只是 DeepSeek 的損失，更是整個中國大模型行業(yè)的縮影。

我們總說要追趕 OpenAI，要實(shí)現(xiàn) AI 自主可控。

但如果連自己培養(yǎng)的頂尖人才都留不住，怎么追趕？

創(chuàng)業(yè)公司不容易，拿著有限的資源，跟財大氣粗的大廠搶人，太難了。

而那些跟風(fēng)做應(yīng)用的企業(yè)，看似熱鬧，實(shí)則是在浪費(fèi)資源。

沒有底層技術(shù)的突破，沒有頂尖人才的積累，

再熱鬧的 “小龍蝦” 熱潮，也只是曇花一現(xiàn)。

我們需要更多像郭達(dá)雅這樣的研究者，

沉下心來做基礎(chǔ)研究。

我們也需要更多能留住這些研究者的環(huán)境，

讓他們不用為了錢，為了資源，而離開自己奮斗的地方。

不然，中國的大模型，永遠(yuǎn)只能跟在別人后面跑。

希望有一天，我們能驕傲地說，中國的大模型，不僅有應(yīng)用，更有自己的核心技術(shù)，自己的頂尖人才。

而不是每次提起，都是 “誰誰誰又被挖走了” 。

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