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    亲自出手!曝雷军千万年薪挖角95后AI天才少女,领导大模型团队【附大模型行业市场规模分析】

    亲自出手!曝雷军千万年薪挖角95后AI天才少女,领导大模型团队【附大模型行业市场规模分析】

    yangxinhong 2025-03-03 武术瑜伽 2 次浏览 0个评论

    (图片来源:摄图网)

    近日,中国头部量化私募公司幻方量化旗下的AI大模型研究开发公司DeepSeek宣布,其全新系列模型DeepSeek-V3的首个版本已正式上线并同步开源。与此同时,一位95后“天才少女”罗福莉AI也随之进入公众视野。罗福莉是DeepSeek-V2的关键开发者之一,据媒体报道,小米创始人雷军为了加速小米在AI大模型领域的布局,亲自出手,开出千万年薪,将罗福莉招至麾下。罗福莉将就职于小米AI实验室,领导大模型团队。

    公开资料显示,罗福莉本科就读于北京师范大学计算机专业的她,硕士阶段则在北京大学计算语言学专业深造,并在2019年还在北大读硕士期间,就在人工智能领域顶级国际会议ACL上发表了8篇论文,其中2篇为一作。硕士毕业后,罗福莉加入了阿里达摩院,继续从事人工智能研究工作。然而,她并未止步于此,而是选择跳槽到Deepseek,担任深度学习研究员,参与研发MoE大模型DeepSeek-V2。在Deepseek的这段时间里,她不仅为DeepSeek-V2的研发做出了重要贡献,还积累了丰富的AI大模型研发经验。

    据了解,小米AI实验室的大模型团队成立于2023年4月,成立之初便已拥有6500张GPU资源,小米创始人兼董事长雷军在该团队扮演重要的领导角色。2024年5月16日,小米大语言模型MiLM正式通过大模型备案,标志着该技术的进一步成熟,相关模型将逐步应用于小米汽车、手机、智能家居等产品,2024 年11月12日,小米公司宣布其人工智能大模型MiLM已完成从一代到二代(MiLM2)的升级迭代 。

    知情人士称,雷军认为小米在大模型领域发力太晚,因此决定亲自挖人,重金招募能够领军小米大模型的人才。罗福莉的加入,无疑为小米AI实验室的大模型团队注入了新的活力和创新动力。

    大模型通常指的是包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。这些模型基于神经网络结构构成,受到人脑神经系统结构的启发,由人工神经元(节点)和它们之间的连接组成。这些连接具有权重,可以通过学习过程进行调整,从而使得神经网络能够学习和适应输入数据的模式。

    全球AI大模型产业竞争

    目前,全球AI大模型行业正在经历技术创新和商业化加速发展阶段。美国企业如OpenAI、Google和微软处于领先地位,主导生成式AI和自然语言处理领域,他们的模型如GPT系列和PaLM被广泛应用。同时,公司如Meta正在探索开源模式,以增强其生态影响力。行业趋势包括模型规模扩张、多模态能力提升和垂直领域优化,但高计算成本和安全性挑战仍然是主要问题。

    中国大模型市场规模及渗透情况

    2023年中国大模型行业市场规模达到132.3亿元,近三年复合增速达到106.61%。初步估算,2024年中国大模型行业市场规模将达到205亿元。

    尽管我国大模型的发展起步较晚,且实际商业化应用也仅仅只有短短1-2年,但当前已经渗透到多个行业。截至2023年,金融、政府、影视游戏和教育领域是大模型渗透率最高的四大行业,渗透率均超过50%。电信、电子商务和建筑领域的应用成熟度较高。

    中国大语言模型代表性企业区域分布及代表产品

    从代表企业分布来看,北京有百度、清华大学、360、澜舟科技、OpenBMB等机构和企业从事大语言模型开发,他们分别推出了文心一言、chatGLM、智脑及一见、孟子、CPM等产品。上海的大语言模型开发机构和企业包括稀宇科技、复旦大学、商汤科技、达观数据、微盟,他们分别推出了MiniMax、Moss、日日新、曹植、WAI等产品。深圳的大语言模型开发机构和企业有腾讯、IDEA研究院、追一科技、华为、中国电子云等,他们分别推出了混元、封神榜MindBot、博文Bowen、盘古、星智政务垂直大模型等产品。杭州的大语言模型开发机构和企业包括阿里云、西湖心辰、宇视科技、恒生电子、蚂蚁集团,他们分别推出了通义千问、西湖、梧桐、LightGPT、贞仪等产品。另外,广州、成都、南京以及其他地区也有云从科技、晓多科技、孩子王、科大讯飞、哈工大等机构从事大语言模型开发。

    腾讯研究院资深专家袁晓辉指出,大模型对各行业都产生了巨大影响。在大数据和大算力的支持下,计算机历史上首次出现了“涌现”现象,即大语言模型在基础对话、常识推理、翻译和思维链等方面展现出更出色的水平。这种背景下,个人的生产效率也得到了显著提升。对企业而言,借助大模型可以更好地讲述自己的品牌故事,使品牌更有活力。

    东方财富人工智能首席科学家刘志毅认为,未来的竞争优势将更多地来自于AI与硬科技的深度融合,这要求我们在技术路线选择和场景应用上有更精准的判断。他总结道,只有将AI的创新潜力与实体经济的发展需求紧密结合,找准应用场景和突破口,才能真正实现技术创新的价值转化,推动产业升级和经济高质量发展。

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