原贴链接

该帖仅包含一个图片链接,无实质内容可翻译

讨论总结

整个讨论是围绕DeepSeek研究人员展开的。有对通过一定方式获取DeepSeek相关人员所属机构的讨论,也探讨了Meta是否在作者列表以及其隐藏影响力的问题,有人对找名字模式是否需要算法表达否定态度,还有人对DeepSeek研究人员的合著者身份表示好奇并提出疑问,部分人对原帖操作感到惊叹并期待能用于其他LLMs,也有人关注DeepSeek未来是否会被微软投资。整体氛围是积极探讨、交流各自观点的。

主要观点

  1. 👍 通过特定方式获取DeepSeek相关人员的所属机构
    • 支持理由:osint_for_good介绍了从Google Scholar获取论文作者等信息,再推断所属机构的方式
    • 反对声音:无
  2. 🔥 微软可能是微软亚洲研究院且有人才输出
    • 正方观点:4sater指出微软亚洲研究院有很多人才流向其他公司
    • 反方观点:无
  3. 💡 之前论文的研究主题是否一致未被检查是个问题
    • 解释:nullnuller提出之前论文研究主题可能不一致,需要检查
  4. 💡 不需要聚类算法来找名字间的模式
    • 解释:PeachScary413认为在名字中找模式不需要特定算法
  5. 💡 质疑Meta虽不在作者列表但影响力是否隐藏于模型中
    • 解释:Different_Prune_3529提出Meta可能有隐藏影响力

金句与有趣评论

  1. “😂 osint_for_good: Scraped from Google Scholar, by getting the authors of DeepSeek papers, their co - authors of their previous papers, and then inferring their affiliations from their bio and email.”
    • 亮点:详细介绍了获取所属机构的方式
  2. “🤔 Different_Prune_3529:Meta might not be on the author list, but do you think their influence is hidden in the model? 🤔”
    • 亮点:提出关于Meta隐藏影响力的疑问
  3. “👀 cryostatic_amphibian:just under pekings uni, you can see meta, and a bit right to it, open ai”
    • 亮点:指出Meta在特定位置的存在
  4. “😎 4sater: Microsoft is most likely Microsoft Research Asia. Lot’s of top - tier folks from there spread to other companies, e.g. Kaiming He (author of ResNet) who later joined FAIR.”
    • 亮点:阐述微软亚洲研究院的人才输出情况
  5. “🧐 nullnuller: previous papers of the authors of DeepSeek may not have been on the same research topic, have you checked?”
    • 亮点:对研究主题一致性提出质疑

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于是否需要算法来找名字模式,可能的原因是不同人对找模式的方法和效率有不同看法,有些人认为人工查找就足够,而有些人可能觉得算法更科学准确。

趋势与预测

  • 新兴话题:对DeepSeek未来投资情况的关注可能会引发后续更多关于行业投资动态的讨论。
  • 潜在影响:如果对DeepSeek投资情况有更多讨论,可能会影响相关行业的投资决策或者对DeepSeek本身的发展规划产生影响。

详细内容:

标题:关于 DeepSeek 研究团队的热门讨论

在 Reddit 上,一个有关 DeepSeek 研究团队的帖子引起了广泛关注。该帖子展示了通过获取 DeepSeek 论文作者及其之前论文的合著者,并推断他们所属机构的相关信息。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子中提到的主要内容包括:通过特定方法推断出 DeepSeek 论文作者的主要所属机构,如北京大学、微软、清华大学、阿里巴巴、上海交通大学等,其中也包含了 Meta。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面: 有人指出微软很可能是微软亚洲研究院,很多顶尖人才从这里流向其他公司。有人好奇这个研究团队的具体工作内容和分布地点,得知其总部在北京,在上海、东京和温哥华设有附属实验室,在机器学习和深度学习方面有诸多成果。也有人质疑之前作者的论文可能并非同一研究主题,询问使用了何种工具构建知识图谱。还有人提出能否分析作者的种族背景,能否对其他大型语言模型也进行类似的分析,以及猜测微软未来是否会投资 DeepSeek 等。

在讨论中,有人分享道:“作为一名长期关注科技领域的研究者,我深知不同机构之间的人才流动对行业发展的重要影响。比如微软亚洲研究院出来的很多人才都为其他公司带来了新的技术和理念。”

同时,大家也存在一些共识,比如都对 DeepSeek 研究团队的构成和影响力表现出浓厚的兴趣。

特别有见地的观点如有人认为虽然 Meta 可能不在作者名单上,但不排除其在模型中的隐藏影响,这一观点丰富了对研究团队背后复杂关系的思考。

总之,这场关于 DeepSeek 研究团队的讨论展现了大家对科技领域研究团队的深入探究和多元思考。