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雷军千万年薪“抢人”!传95后AI天才加盟小米,或将领导大模型团队
2025-10-14 15:52
整理 | 郑丽媛
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

上周,国产大模型 DeepSeek-V3 的发布在国内外 AI 技术圈掀起热议:可比肩 GPT-4o 的性能 + 仅 600 万美元的极低训练成本,使得 DeepSeek-V3 凭借极高性价比获得一众 AI 大佬的肯定。

而作为 DeepSeek-V2 的核心开发者之一,近日罗福莉这个名字也再度引起广泛关注:据媒体报道,雷军已开出千万年薪将罗福莉招至麾下,她将就职于小米 AI 实验室,并领导大模型团队。

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(图片来自于罗福莉个人公众号)


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DeepSeek-V2 核心开发者,曾在 ACL 2019 上发表 8 篇论文

提起罗福莉,相信许多人对她的初次印象都源自于 2019 年的一次知乎热搜:“如何看待北大硕士生在自然语言处理顶级会议 ACL 2019 上发表 8 篇论文?”甚至在这 8 篇论文中,她还是其中两篇的一作——自此,罗福莉在国际学术界内声名鹊起,也有更多人开始关注这位 95 后 AI 天才的动向。

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在罗福莉的个人公众号中,她曾一度回忆了其步入计算机领域的“坎坷历程”:毫无编程基础的她,本科选择了北京师范大学计算机专业,从大一因迷茫而成绩落后,到大二重新振作、努力爬到排名前几,再到大三开启学术生涯、却受到了“你没有天赋做科研”的质疑……与很多人想象中不同,她的编程之旅并不是那么顺利。

好在凭借优异的成绩,罗福莉顺利保研到了北京大学攻读计算语言学硕士学位。也正是在北大攻读硕士期间,她在 ACL 上发表了这 8 篇论文。其中,她身为一作的“一长一短”两篇论文都关于情感细粒度,另外六篇则是二三作,论文方向包括无监督学习、文本风格转换、自然语言生成等——正是罗福莉自身的研究领域:文本风格转换、控制文本生成情感和词义消歧等几个方面。值得一提的是,除了 2019 年在 ACL 发表的 8 篇论文外,罗福莉还在国际人工智能联合会议(IJCAI)、国际计算语言学会议(EMNLP)等顶会也有一作论文发表。

硕士毕业后,罗福莉的职业生涯同样精彩纷呈。她先是在阿里达摩院从事预训练语言模型相关工作,并主导开发了多语言预训练模型 VECO。到了 2022 年,罗福莉又加入 DeepSeek 担任深度学习研究员,参与了 MoE 大模型 DeepSeek-V2 的研发。

今年 5 月 DeepSeek-V2 的发布,让罗福莉再次站在聚光灯下。当时她在知乎上撰文指出,该模型的中文水平处于国内外闭源模型的第一梯队,且性价比极高,价格仅为 GPT-4 的百分之一。

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或许正是因为 DeepSeek-V2 的极致性价比,让小米注意到了罗福莉:毕竟无论是最初的造手机还是近几年的造车,小米也一直都在强调“性价比”,甚至在组建 AI 大模型团队之初,雷军也介绍了其主力突破方向——轻量化。


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因此对于小米而言,若是罗福莉确认加入,无疑是加强其 AI 技术研发力量的重要一步。

事实上在 AI 这条赛道上,相较于其他大厂,小米的起步较晚。雷军在 2023 年度演讲中,才首次公开披露小米在大模型领域的技术进展:小米 2016 年组建了第一支视觉 AI 团队,经过多次扩展后,建立起了视觉、语音、声学、知识图谱、NLP、机器学习、多模态等 AI 技术能力,全面赋能从手机到 AIoT、自动驾驶、智能制造、机器人等多个业务。

到了 2023 年 4 月,小米正式组建大模型团队,主力突破方向是轻量化、本地部署。今年 11 月,小米又成立了专门的 AI 平台部,由元老级技术大牛张铎负责——一位雷军曾公开表示是“小米的大神”的人。除此之外,据了解小米大模型团队在成立之初便已拥有 6500 张 GPU 资源,近日更是在强力推进自己的 GPU 万卡集群,进一步展示出了小米对 AI 领域的大力投入以及想要“后发先至”的雄心。

目前,小米 AI 实验室的大模型团队已壮大到 1200 多人,若是罗福莉确认加入,这不仅将为小米 AI 大模型团队注入新的活力,也是小米在人才储备上走出的一步关键棋——一旦小米储备了足够的人才和技术积累,或许就能迅速反哺大模型的能力,身为后发者快速提升其在 AI 领域的竞争力。

截止发稿,小米和罗福莉均未对此事作出回应。

参考链接:

https://s.weibo.com/weibo?q=%23%E9%9B%B7%E5%86%9B%E5%8D%83%E4%B8%87%E5%B9%B4%E8%96%AA%E6%8C%96%E8%A7%9295%E5%90%8EAI%E5%A4%A9%E6%89%8D%E5%B0%91%E5%A5%B3%23&topic_ad=&t=31

https://mp.weixin.qq.com/s/cPreennSOmduKTmzNEX89w

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