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春節(jié)前的國(guó)內(nèi)科技圈，不少公司都在收尾和準(zhǔn)備放假，節(jié)奏明顯慢了下來(lái)，但DeepSeek卻完全是個(gè)例外…

這家以技術(shù)效率聞名的AI公司，最近動(dòng)作特別頻繁：一邊接連發(fā)布重磅技術(shù)成果，一邊敞開(kāi)大門(mén)大力招人。創(chuàng)始人梁文鋒的名字還頻頻出現(xiàn)在核心論文的作者欄里——種種跡象都讓人覺(jué)得，他們可能正在準(zhǔn)備“搞個(gè)大事情”。

打破平靜的是年初的兩次技術(shù)發(fā)布。

元旦當(dāng)天，DeepSeek發(fā)布了一篇名為《mHC：流形約束超連接》的論文 ， 重點(diǎn)解決超大規(guī)模模型訓(xùn)練時(shí)容易“崩潰”的穩(wěn)定性問(wèn)題。就在大家還沒(méi)完全消化時(shí)，1月中旬，他們又在GitHub上開(kāi)源了一個(gè)名為“Engram”的新模塊代碼，并發(fā)布了與之相關(guān)的論文《Conditional Memory via Scalable Lookup》（與北京大學(xué)合作），這回瞄準(zhǔn)的是大模型“記憶效率低、調(diào)用知識(shí)笨拙”的痛點(diǎn)。

圖源自網(wǎng)絡(luò)

這兩篇硬核論文都有梁文鋒的署名。了解AI圈的人大概能看出來(lái)，創(chuàng)始人親自?huà)鞄浐诵难芯浚@絕不只是為了完成年度指標(biāo)，更像是在向外界傳遞一個(gè)清晰信號(hào)：在之前的“沉默期”里，DeepSeek并沒(méi)有停下，而是在為下一代模型儲(chǔ)備關(guān)鍵的“技術(shù)彈藥”。

技術(shù)要落地，人才是關(guān)鍵。DeepSeek的招聘其實(shí)早有苗頭，去年11月就曾開(kāi)放過(guò)行政崗位，當(dāng)時(shí)內(nèi)部反饋是“團(tuán)隊(duì)擴(kuò)大了，需要更多支持伙伴”。到了今年1月，招聘全面鋪開(kāi)，崗位覆蓋了大模型研發(fā)的幾乎全鏈條。技術(shù)核心崗是招聘主力，例如深度學(xué)習(xí)研究員，需要負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練、對(duì)齊、多模態(tài)等前沿方向的探索。非技術(shù)崗位如產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)專(zhuān)家等也在同步招聘。

圖源自BOSS直聘截圖

值得一提的是，從論文作者名單來(lái)看，DeepSeek的核心團(tuán)隊(duì)非常穩(wěn)定。這說(shuō)明目前的招聘不是為了填補(bǔ)流失，而是真正的業(yè)務(wù)擴(kuò)張——為了推進(jìn)關(guān)鍵項(xiàng)目，需要更多新鮮血液加入。

如果把技術(shù)突破和招聘熱潮這兩條線(xiàn)串起來(lái)看， 所有的線(xiàn)索似乎都指向同一個(gè)目標(biāo)：那就是DeepSeek的下一代模型——V4。

按現(xiàn)有的信息推測(cè)，V4可能不會(huì)是一個(gè)單純靠堆砌參數(shù)變大的 “龐然巨物”，而更可能是一個(gè)在架構(gòu)上高度精巧的“融合體”。既有MoE架構(gòu)的高效計(jì)算能力，又集成了Engram的低成本海量記憶，底層還靠mHC架構(gòu)穩(wěn)住超大規(guī)模訓(xùn)練的穩(wěn)定性。而要把這些技術(shù)從論文變成能用的產(chǎn)品，就需要足夠多的人來(lái)落地，這也是擴(kuò)招的核心邏輯——梁文鋒要在春節(jié)前搭好團(tuán)隊(duì)，年后就能全力沖刺V4的發(fā)布。

對(duì)正在找工作或想轉(zhuǎn)行的人來(lái)說(shuō)，這場(chǎng)招聘熱潮是機(jī)會(huì)，但也得認(rèn)清現(xiàn)實(shí)。

應(yīng)屆生尤其值得抓住，DeepSeek明確“本科可投”，不卡學(xué)歷履歷，更看重?cái)?shù)學(xué)基礎(chǔ)、Python編程能力和創(chuàng)新力。轉(zhuǎn)行黨也有缺口，比如醫(yī)療數(shù)據(jù)百曉生崗位，只要懂病歷、影像的醫(yī)學(xué)背景，再加上基礎(chǔ)編程能力，就能參與AI醫(yī)療項(xiàng)目，踩上2033年預(yù)計(jì)達(dá)3157億規(guī)模的賽道。

春節(jié)前的安靜里，總藏著年后的變數(shù)。DeepSeek的技術(shù)蓄力與人才擴(kuò)招，既是一家公司的“戰(zhàn)前準(zhǔn)備”，也是AI行業(yè)從“堆算力”到“拼人才”的縮影。