「现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被实施教育，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。」- 梁文锋经典语录

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现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被实施教育，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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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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但是在这里，真正属于我的世界只有脚下的小路那么宽。我一步也不会离开这条路。我从不曾需要多么宽阔的通道，能侧身而过就足够了。像鸟在天空侧身飞翔，鱼在大海里侧身遨游，我从来不曾渴望过全部的世界。我只是经过这个世界，去向的一个小小的所在。我只依赖熟知的事物而生活，我心有牵挂，不想迷路，不想回不了家。我在山野里，游荡在节制之中。但已经感到足够的自由。
李娟 李娟
表面看起来糟糕的事，本质上却往往并非如此。
塞涅卡 塞涅卡
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。
亚历山大·索尔仁尼琴 亚历山大·索尔仁尼琴
我们根本没想到要怀疑或轻视“历史的启示”；历史就是我们的一切。
恩格斯 恩格斯
人人为我，我为人人。
列宁 列宁
你们从我这抢不走任何东西，如果一个人愿意给，那就谈不上抢。
塞涅卡 塞涅卡
时间对我说：你忘了我也没用，因为你想忘了的，与我无关。
王朔 王朔
这么长的离别早已把激情推到遥远而模糊的过去，再要这么激动，该有多荒唐。八年中还有什么不可能发生呢？各种各样的事件、变更、疏远、淡漠——这期间一定包罗了种种变化，还有对过去时光的忘却——这非常自然，而且肯定无疑。
简·奥斯汀 简·奥斯汀
人类最大的痛苦莫过于无法理解自己所承受的痛苦。
路易·阿拉贡 路易·阿拉贡
一个人，出生了，这就不再是一个可以辩论的问题，而只是上帝交给他的一个事实；上帝再交给我们这个事实的时候，顺便保证了它的结果。所以死不是一件急于求成的事，死是一个必然会将临的节日。
史铁生 史铁生
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但是在这里，真正属于我的世界只有脚下的小路那么宽。我一步也不会离开这条路。我从不曾需要多么宽阔的通道，能侧身而过就足够了。像鸟在天空侧身飞翔，鱼在大海里侧身遨游，我从来不曾渴望过全部的世界。我只是经过这个世界，去向的一个小小的所在。我只依赖熟知的事物而生活，我心有牵挂，不想迷路，不想回不了家。我在山野里，游荡在节制之中。但已经感到足够的自由。
李娟 李娟
但愿同入梦。
琼瑶 琼瑶
悲伤就是知识
拜伦 拜伦
表面看起来糟糕的事，本质上却往往并非如此。
塞涅卡 塞涅卡
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。
亚历山大·索尔仁尼琴 亚历山大·索尔仁尼琴
我们根本没想到要怀疑或轻视“历史的启示”；历史就是我们的一切。
恩格斯 恩格斯
奇花与丽日争妍，翠竹共青天斗碧。
吴承恩 吴承恩
大家礼义教子弟，小家凶恶训儿郎。
周希陶 周希陶
人人为我，我为人人。
列宁 列宁
真理就是自由人的祖国。真理不存在于丑化了的现实里。生命的第一个行动就是创造的行动。在争论中是不分高贵卑鄙，也不管称号姓氏的，重要的只是真理，在它面前人人平等。
罗曼·罗兰 罗曼·罗兰
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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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DeepSeek创始人
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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DeepSeek创始人
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。
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没想到价格让大家这么敏感。我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。
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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。
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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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抢用户并不是我们的主要目的。我们降价一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中，成本先降下来了，另一方面也觉得无论API还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。
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大厂的模型成本比我们高很多，所以我们没想到会有人亏钱做这件事，最后就变成了互联网时代的烧钱补贴的逻辑。
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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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我们把价值沉淀在团队上，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。
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我们不设KPI，更多是鼓励员工自由发挥。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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DeepSeek创始人
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。
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我们招人看能力不看经验，核心团队多为应届和毕业一两年的人。
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我们的团队规模不大，不到140人，但人才密度极高，大多是应届毕业生或毕业不久的年轻人。
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并没有什么高深莫测的奇才，都是一些Top高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。
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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。
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中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿。
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经济下行、资本冷周期未必抑制原创式创新。
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我们不会过早设计基于模型的一些应用，会专注在大模型上。
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未来的世界很可能是专业化分工的，基础大模型需要持续创新。
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一件激动人心的事，或许不能单纯用钱衡量。
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我们看到的是中国 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。
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我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。每个人都有自己独特的旅程，带着自己的想法而来，无需逼迫他们。
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开源就像一种文化实践，而不是商业实践，这样做的公司将拥有软实力。
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创业者要像AI一样——在99次错误迭代后依然相信第100次的正确率。
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最伟大的算法，永远在人的心里运行。
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技术向善不是选择题，而是必答题。
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这个世界需要两种人——一种是抬头看星的理想主义者，另一种是低头修路的实干家。而最幸运的是，我们正成为第三种人：把星光铺成道路的人。
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创新是一个信念问题，创新始于自信。
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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。我们没太在意价格竞争，提供云服务不是我们的主要目标，我们的目标是实现通用人工智能（AGI）。
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我们做大模型，跟量化和金融都没有直接关系。我们要做的是通用人工智能，也就是AGI。
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语言大模型是通往AGI的必经之路，并且初步具备了AGI的特征，所以我们从这里开始。
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我们不会过早设计基于模型的一些应用，会专注在大模型上。从长期看，大模型应用门槛会越来越低，初创公司在未来20年任何时候下场，也都有机会。我们的目标很明确，就是不做垂类和应用，而是做研究，做探索。
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我们理解人类智能的本质就是语言，人的思维就是一个语言的过程。你以为你在思考，其实可能是你在脑子里编织语言。这意味着，在语言大模型上可能诞生出类人的人工智能（AGI）。
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只做复刻的话，可以在公开论文或开源代码基础上，只需训练很少次数，甚至只需finetune（微调）一下，成本很低。而做研究，要做各种实验和对比，需要更多算力，对人员要求也更高，所以成本更高。
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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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从商业角度来讲，基础研究是投入回报比很低的。我们比较确定的是，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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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，对AI能力边界的好奇。
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对很多行外人来说，ChatGPT这波浪潮冲击特别大；但对行内人来说，2012年AlexNet带来的冲击已经引领一个新的时代。AlexNet的错误率远低于当时其他模型，复苏了沉睡几十年的神经网络研究。虽然具体技术方向一直在变，但模型、数据和算力这三者的组合是不变的，特别是当2020年OpenAI发布GPT3后，方向很清楚，需要大量算力。那之后，我们有意识地去部署尽可能多的算力。
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一件激动人心的事，不能单纯用钱衡量。就像家里买钢琴，一来买得起，二来是因为有一群急于在上面弹奏乐曲的人。
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