「其实，一家公司的基因是很难被模仿的。比如说招没有经验的人，怎么判断他的潜力，招进来之后如何才能让他成长，这些都没法直接模仿。」- 梁文锋经典语录

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其实，一家公司的基因是很难被模仿的。比如说招没有经验的人，怎么判断他的潜力，招进来之后如何才能让他成长，这些都没法直接模仿。

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提供云服务不是我们的主要目标。我们的目标还是去实现AGI（通用人工智能）。
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技术向善，用算法温暖世界。
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我们希望更多人，哪怕一个小App都可以低成本去用上大模型，而不是技术只掌握在一部分人和公司手中，形成垄断。大厂的模型，可能会和他们的平台或生态捆绑，而我们是完全自由的。
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中国产业结构的调整将越来越依赖硬核技术的创新，当人们意识到过去赚快钱的时代已经过去，就会更加愿意投身于真正的创新。
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我们在解决最难的问题。对于顶尖人才来说，最具吸引力的就是挑战世界上最困难的问题。事实上，中国的顶尖人才经常被低估，因为硬核创新稀缺，他们很少得到认可。而我们正好提供了他们渴望的舞台。
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选人的标准一直都是热爱和好奇心。很多人很多奇特的经历，很有意思，有些人有一些特别的经历，很有意思，很有意思，很有意思”。
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不做“PPT创新”，专注技术本质，用实干推动商业发展。
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我们认为当前阶段是技术创新的爆发期，而不是应用的爆发期。长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其它公司在DeepSeek的基础上构建toB、toC的业务。
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如果能形成完整的产业上下游，我们就没必要自己做应用。当然，如果需要，我们做应用也没障碍，但研究和技术创新永远是我们第一优先级。
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招人时确保价值观一致，然后通过企业文化来确保步调一致。当然，我们并没有一个成文的企业文化，因为所有成文的东西，又会阻碍创新。更多时候，是管理者的以身示范，遇到一件事，你如何做决策，会成为一种准则。
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我绝不坚信这个时代没有放之四海而皆准的正义和良善的价值观，它们不仅仅有，而且不是朝令夕改流动无常的，它们是稳定而永恒的。
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我绝不坚信这个时代没有放之四海而皆准的正义和良善的价值观，它们不仅仅有，而且不是朝令夕改流动无常的，它们是稳定而永恒的。
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中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。
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提供云服务不是我们的主要目标。我们的目标还是去实现AGI（通用人工智能）。
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我们希望更多人，哪怕一个小APP都可以低成本去用上大模型，而不是技术只掌握在一部分人和公司手中，形成垄断。
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创新需要尽可能少的干预和管理，让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的，不是刻意安排的，更不是教出来的。
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过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。
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中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。
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现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，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。随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。Scaling Law也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。
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中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是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。
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 更多的投入并不一定产生更多的创新。否则大厂可以把所有的创新包揽了。
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（关于竞争，思考的原点）我经常思考的是，一个东西能不能让社会的运行效率变高，以及你能否在它的产业分工链条上找到擅长的位置。只要终局是让社会效率更高，就是成立的。中间很多都是阶段性的，过度关注必然眼花缭乱。
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所有的套路都是上一代的产物，未来不一定成立。拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样。很可能是一种刻舟求剑。
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大厂也没有明显占优。大厂有现成的用户，但它的现金流业务也是它的包袱，也会让它成为随时被颠覆的对象。
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技术没有秘密，但重置需要时间和成本。英伟达的显卡，理论上没有任何技术秘密，很容易复制，但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。
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市场是变化的。真正的决定力量往往不是一些现成的规则和条件，而是一种适应和调整变化的能力。很多大公司的组织结构已经不能快速响应和快速做事，而且他们很容易让之前的经验和惯性成为束缚，而这波AI新浪潮之下，一定会有一批新公司诞生。
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开源，发论文，其实并没有失去什么。对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实，开源更像一个文化行为，而非商业行为。给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。
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其实从最早的1张卡，到2015年的100张卡、2019年的1000张卡，再到一万张，这个过程是逐步发生的。几百张卡之前，我们托管在IDC，规模再变大时，托管就没法满足要求了，就开始自建机房。很多人会以为这里边有一个不为人知的商业逻辑，但其实，主要是好奇心驱动。
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（搭一个计算机集群）人工成本不低，但人工成本也是对未来的投资，是公司最大的资产。我们选的人也会相对朴实一点，有好奇心，来这里有机会去做研究。
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如果追求短期目标，找现成有经验的人是对的。但如果看长远，经验就没那么重要，基础能力、创造性、热爱等更重要。从这个角度看，国内合适的候选人就不少。
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不一定是做过这件事的人才能做这件事。幻方招人有条原则是，看能力，而不是看经验。我们的核心技术岗位，基本以应届和毕业一两年的人为主。做一件事，有经验的人会不假思索告诉你，应该这样做，但没有经验的人，会反复摸索、很认真去想应该怎么做，然后找到一个符合当前实际情况的解决办法。
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我们的核心团队，连我自己，一开始都没有量化经验，这一点很特殊。不能说是成功的秘密，但这是幻方的文化之一。我们不会故意回避有经验的人，但更多是看能力。
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招人时确保价值观一致，然后通过企业文化来确保步调一致。当然，我们并没有一个成文的企业文化，因为所有成文东西，又会阻碍创新。更多时候，是管理者的以身示范，遇到一件事，你如何做决策，会成为一种准则。
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（招人必卡的条件）热爱，扎实的基础能力。其他都没那么重要。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。
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（如何招到这种人）他们的热情通常会表现出来，因为他真的很想做这件事，所以这些人往往同时也在找你。因为我们在做最难的事。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。
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DeepSeek也全是自下而上。而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他。探索过程中，他遇到问题，自己就会拉人讨论。不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下地去调配资源。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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每当在工作中遇到困难的时候，我会想起西蒙斯的话：“一定有办法对价格建模。”
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我们要做的是通用人工智能，也就是AGI。语言大模型可能是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以我们会从这里开始，后边也会有视觉等。
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我们的目标也很明确，就是不做垂类和应用，而是做研究，做探索。
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从近处说，GPT4还有很多待解之谜。我们去复刻的同时，也会做研究揭秘。
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如果一定要找一个商业上的理由，它可能是找不到的，因为划不来。我们现在比较确定的是，既然我们想做这个事，又有这个能力，这个时间点上，我们就是最合适人选之一。
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其实从最早的1张卡，到2015年的100张卡、2019年的1000张卡，再到一万张，这个过程是逐步发生的。很多人会以为这里边有一个不为人知的商业逻辑，但其实，主要是好奇心驱动。
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