全球的AI赛道上，诸多团队崭露头角，其中备受瞩目的当属OpenAI。这家位于美国的先锋机构，一直站在AI研究的前沿浪潮。OpenAI研发的GPT系列模型，尤其是GPT-4，展现出了令人惊叹的语言理解与生成能力。它能够像资深学者一样撰写专业论文，对复杂的科学问题进行深入浅出的阐释；又能如同贴心的客服，流畅自然地与人交流沟通，满足多样化的信息需求。其背后是海量数据的训练与先进算法的支撑，通过无监督学习，模型从互联网的海量文本中捕捉语言规律、知识逻辑，进而具备强大的泛化能力，能应对各种全新的任务场景。
在欧洲，也有一支不可小觑的力量——DeepMind。总部位于英国的DeepMind，凭借着AlphaGo系列在围棋领域的惊艳表现一举成名。AlphaGo击败人类顶尖棋手，不仅是AI在棋艺上的胜利，更是其复杂决策能力、深度策略规划能力的有力证明。此后，DeepMind持续深耕强化学习等前沿领域，致力于将AI应用于解决蛋白质折叠问题，有望加速新药研发进程，为攻克疑难病症开辟全新道路。其开源项目OpenSpiel，为全球科研人员提供了一个探索博弈论与强化学习结合应用的平台，涵盖多种经典和新颖的博弈场景，推动着AI在多智能体交互决策领域的协同创新。
而回到国内，与OpenAI有着相似组织形态且极具潜力的DeepSeek团队同样成绩斐然。DeepSeek团队最引人注目的当属DeepSeek-v3大模型，它以超乎想象的效率，仅用Llama3模型1/11的算力，就训练出超越Llama3的开源模型。这一成果的背后，是团队在算法创新与硬件工程协同配合上的卓越智慧。
从算法层面看，DeepSeek-V2创新性地提出了MLA（Multi-head Latent Attention）新型注意力机制。在传统Transformer架构基础上的这一突破，犹如为模型装上了高速运转的“智能引擎”，大幅削减计算量与推理显存需求，使得模型能够在有限资源下更高效地处理复杂任务，无论是文本生成、知识问答还是机器翻译，都展现出更高的准确性与流畅性。GRPO（Group Relative Policy Optimization）强化学习对齐算法同样惊艳，作为PPO的变体RL算法，它摒弃传统的critic模型，从群体得分估算baseline，极大降低训练资源消耗，被国内开源大模型阿里Qwen2.5借鉴应用，足见其影响力。
这些关键创新的主力军，是DeepSeek团队中一群朝气蓬勃的年轻人。应届生、在读生构成了团队的活力源泉，清北等顶尖高校的学子更是其中的佼佼者。高华佐，毕业于北大物理系，低调却实力非凡，在DeepSeek-V2的MLA架构中扮演关键角色，虽在“大模型创业六小强”之一阶跃星辰的专利信息中出现同名身影，引发外界对其多元探索的遐想。曾旺丁，来自北邮，师从人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚，携手为MLA架构添砖加瓦。清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生邵智宏，师从黄民烈教授，凭借在自然语言处理、深度学习领域的深厚积累，不仅在微软研究院留下足迹，更是深度参与DeepSeek-Math、DeepSeek-Prover等多个项目，以扎实的研究推动着团队前行。北大朱琪豪，师从熊英飞副教授和张路教授，带着16篇CCF-A类论文的斐然成绩与多项学术荣誉加入DeepSeek，主导开发DeepSeek-Coder-V1，将博士论文研究成果完美落地。
硬件工程方面，DeepSeek团队与幻方AI紧密合作搭建的萤火2号万卡集群——Fire – FlyerAI – HPC，堪称硬件优化的典范。团队中有来自英伟达、阿里云等行业巨头的成员，他们凭借丰富经验，通过软硬件协同设计，让DeepSeek-v3在训练成本上取得巨大优势，以低能耗、低成本实现高性能模型训练，打破算力瓶颈对AI发展的制约。
DeepSeek团队独特的运作模式也为其创新活力注入源源不断的动力。不设前置岗位分工，倡导自然分工，成员自由调配训练集群资源，只要创意闪现，即可迅速组队攻坚。这种类似OpenAI的用人策略，重用新人，给予年轻人广阔舞台，让创新灵感得以迅速转化为实际成果。
展望未来，全球AI团队在不同地域文化与技术资源滋养下，将持续绽放光芒。OpenAI、DeepMind等国际巨头凭借深厚底蕴与前沿探索不断拓展AI边界，DeepSeek等国内团队凭借本土智慧与拼搏精神奋起直追，AI的无限潜力必将在全球携手奋进中加速释放，为人类开启更加智能、美好的新纪元。
