梁文锋圈内人长文揭秘：意料之中的真相

幻方的量化研究历程

自2008年起，幻方便投身于量化研究的探索。在这十余年的历程中，他们成功将数学统计方法应用于金融量化模型和实际交易中。这一过程充满了挑战和考验，积累的经验远胜于普通互联网公司的工程师。以金融市场这一复杂多变的环境为例，幻方团队不断优化模型，积极应对各种意外情况。

梁文锋的关键作用

梁文锋自16年前便在量化模型领域深耕细作，经历了不少挑战。他天天研读论文，编写代码，还经常投身于团队讨论。他不仅工程技术精湛，模型研究出色，还能从大局出发，作出精准判断，在细节处理上胜过一线研究员。他学习能力超群，资源整合能力强，与一般老板的形象截然不同。

大众对AI创新的误区

多数人往往以中学或高中时期的视角审视AI大模型的创新，认为只要付出努力就能成功。但实际上，科研创新的道路上，挫折占据了95%的时间，正如于恺明所言。AI大模型的创新并非如人们所想那般简单，它需要深厚的经验和长时间的沉淀。

跨领域灵感的作用

跨领域研究可以催生新的想法。在A领域，数学方法和思考模式对B领域的研究者来说可能不太熟悉，即便他们能想到，也可能不敢轻易尝试。统计学里的算法工具就像武器，使用它们需要丰富的经验和敏锐的洞察力。以DeepSeek - V3为例，其中的多头潜注意力机制就是年轻研究者们的创新之举。

AI革命的里程碑

AI的发展标志着人类生产力的巨大进步。近年来，我们明显地发现了三个关键时期。这些时期展现了AI技术的不断发展和突破。例如，自然语言处理技术的提升，正逐渐深入到对汉语“道器之辨”的探究，为探寻东方智慧提供了新的路径。

创新成果的影响

Oracle和Amazon等企业采纳了DeepSeek的创新技术，这一举措让它们直接获益，并拥有了切实可行的产品或应用。以AMD的苏妈为例，依托DeepSeek的帮助，有望在激烈的市场竞争中占据更有利的地位。但与此同时，数据安全也面临风险，比如清华简古文字数据有可能因非法复制或破解而泄露。

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