华为天才少年与DeepSeek冲突背后，梁文锋的人才观是什么？

中科大少年班毕业、少年华为首届“天才少年”，冲突光环加身的背后李博杰，在DeepSeek的梁文面试中遭遇滑铁卢。

据李博杰披露，少年笔试通过后被搁置半月，冲突经反复催促才安排面试。背后面试期间，梁文DeepSeek面试官质疑其存在代码抄袭嫌疑，少年李博杰认为此举构成冒犯，冲突当场终止面试。背后

无论是梁文非曲直，这一戏剧性冲突再次将公众视线聚焦于DeepSeek的少年人才选拔机制。

自融资以来，冲突“人才”始终是背后DeepSeek的核心标签。随着DeepSeek-v3和R1模型的爆火，多名核心成员被大厂高薪挖角。在近期发布的DeepSeek-V4技术报告中，尾附了近300人的研发作者名单，其中明确标注了10位“已离职”人员。

通常企业发表论文时会淡化离职者贡献，但DeepSeek选择公开透明。这些离职者覆盖了基座模型、推理、多模态、OCR四大核心技术路线。

尽管有人离开，也有人加入。例如梁文锋的校友崔添翼，加入DeepSeek后广纳贤才，为团队注入新鲜血液。

面对计划中翻倍的人才扩张，DeepSeek究竟如何选人？招什么人？

01 资金到位即扩招，崔添翼的“猎才”策略

6月25日深夜，即融资到账第九天，DeepSeek在微信公众号、小红书等多渠道同步发布招聘公告。

公告直言：“当今人类正处于AGI前夜……随着技术演进，我们正努力将所有部门规模扩大至少一倍。”

数据显示，DeepSeek目前招聘职位达121个，规模堪比腾讯、字节等巨头。此次招聘覆盖7大类33个岗位，地点设在北京和杭州，且全面接受实习生。

岗位层级从底层的超算集群研发、高性能算子/编译器、大模型训练/推理框架，延伸至服务端开发、预训练数据工程师、AI搜索算法/架构工程师。

向上延伸至本次招聘重点：Agent Harness团队、前端/客户端开发工程师。

此外，还设有法律、医学、小语种等专业领域的数据产品经理，以及HR、法务、财务等职能部门。

特别设立的“AI跨界技术人才”岗位，面向具备超乎常人才能、渴望参与构建AGI的候选人，不设专业限制。加分项包括“不走寻常路”、“领域极致专精”或“创业经历”。

这标志着DeepSeek已从实验室形态转型为正规化AI公司。

然而，大规模招聘背后是人才流失的现实。2025年下半年至2026年上半年，至少5名核心研发成员离职：
* DeepSeek-R1核心研究员郭达雅加入字节跳动Seed团队；
* 第一代大模型核心作者王炳宣加入腾讯混元团队；
* 早期成员罗福莉被雷军以千万年薪挖至小米，出任MiMo大模型负责人；
* 魏浩然、阮翀等人亦先后离开。

大厂凭借雄厚财力，开出天价薪酬争夺人才。字节跳动“Top Seed”校招薪资从2024年的150万元涨至2025年的300-500万元，2026年部分核心岗位突破600万元；腾讯“青云计划”、阿里“阿里星”均打出“薪酬上不封顶”口号。

在此背景下，DeepSeek组织扩容中最引人注目的并非具体岗位，而是一个人——崔添翼。

崔添翼担任DeepSeek Harness团队负责人。Harness团队成立于今年3月，聚焦代码智能体产品研发，奉行公式：“Model + Harness = Agent”。

该团队对标Anthropic的Claude Code，旨在打造“DeepSeek Code Harness”。

崔添翼在X（原Twitter）上高频发布招聘信息，岗位从两类扩展至三类，首次设立研究员岗位。他甚至在评论区主动私信发表Agent相关见解的用户，邀请其投递简历。

崔添翼表示部门极度缺人，每日面试，并在各处“贴小广告”，招聘一个多月仍未满员。

其招聘策略呈现三大特点：
1. 无国籍限制：仅要求具备中文工作能力。
2. 无年限硬性门槛：以Agent Harness研发工程师为例，首要要求是“技术过硬、眼界广阔”，而非工作年限。
3. 研究员双重标准：新设研究员岗位要求2年以上科研经验，在计算机顶级会议发表论文，具备从问题定义到原型验证的全流程能力，强调“科研品味”与“工程转化能力”并重。

02 业务演进驱动招聘标准精细化

理解DeepSeek的大规模招聘，需结合其业务变化。

V4系列发布、识图模式上线、Agent Harness团队成立、API峰谷定价引入，这些变化重塑了人才需求。

一位2025年中服务DeepSeek的猎头指出：“去年招聘标准宽泛，履历优秀即可；今年则要求细分方向深耕。”

以深度学习研究员为例，去年要求笼统，今年拆分为四个细分方向：
* LLM预训练
* Alignment/对齐
* Code/Math推理
* Multimodal多模态

技术复杂度提升倒逼分工细化。早期模型简单，一人可贯穿全流程；如今，预训练（Base模型）→后训练（SFT/RLHF/GRPO）→对齐（安全+有用性）→专项能力（推理/代码/多模态），各层方法论、评价体系、数据管道截然不同，单人难以兼顾。

V4-Pro总参数达1.6万亿，推理算力仅为V3.2的27%，KV Cache占用降至10%。这种效率提升依赖训练策略与数据配比，而非单纯堆卡，因此需专门人才延续此路径。

R1的核心突破在于摒弃人类示范，通过“解题—奖励—再解题”的强化学习循环激发模型推理链。奖励模型的设计仍需懂对齐的人才深入探索。

Code/Math方向作为Agent起源，成为行业重中之重。

6月18日，DeepSeek上线识图功能，首次公开原生图像理解能力，计划V4.1集成ViT-22B图像编码器，故需补充多模态人才。

Agent Harness团队对标Claude Code，强调“科研品味”与“工程转化”。
* 科研品味：不刷榜，聚焦真实世界瓶颈，如长任务上下文丢失、工具调用失败、多步推理错误累积。要求熟悉上下文管理、长期记忆架构、多Agent协作及工具调用编排。
* 工程转化：拒绝纯学术背景，要求能将研究成果转化为可运行产品。

此次招聘中最具特色的“AI跨界技术人才”岗位，实为人才蓄水池。
* 无专业限制：入职后根据兴趣能力匹配团队。
* 硬性要求：对AI有长期热情及实证成果；极强动手与学习能力，独立思考；具备基础编程能力；教育背景良好。

例如，研究大脑学习机制可启发模型架构。

此外，DeepSeek大量招聘传统软件工程岗位，如服务端、前端/客户端、测试工程师，摒弃“AI全栈工程师”概念。

产品落地需正规前后端搭建界面，测试保障稳定性。目前AI编程尚无法完全替代专业工程师，商业级产品落地仍需人工优化高并发、分布式系统及前端体验。

03 梁文锋：既是CEO，也是CTO

梁文锋不同于传统CEO，他懂技术且深度参与研究。

2025年9月17日，DeepSeek-R1论文成为全球首篇获独立同行评审并登上《Nature》主刊封面的大语言模型论文，梁文锋为通讯作者。

杂志罕见社论点评：“在充斥未经证实声明的AI圈，DeepSeek向透明与可重复迈出可喜一步。”

梁文锋还积极参与团队研究。2025年，北大博士生袁境阳在DeepSeek实习，以第一作者发表《Native Sparse Attention》（NSA），获ACL 2025最佳论文奖，梁文锋为通讯作者。

梁文锋的招人哲学曾言：“看能力，不看经验。核心技术岗位以应届及毕业一两年者为主。”

“有经验者易固守‘应该这样做’，无经验者则反复摸索，找到符合当下实际的办法。”

面试DeepSeek的应届生反馈，流程超6轮，涵盖现场写代码、系统设计、论文复现。面试官抠实验细节，针对论文追问至候选人无法回答，以验证真实性。

相比大厂通常4轮面试（1轮笔试+3轮面试），DeepSeek的6轮以上面试更为严苛。

字节跳动招聘偏好：上手手撕代码，不聊论文，重速度与代码质量。通过门槛后聊模型底层、训练推理细节、分布式训练，最后看业务工程化能力。顶会论文为加分项而非硬门槛，重系统优化与工程架构。

腾讯拆分更细，如大模型算法岗分为后训练、微调&RAG、Agent调度、Tool Use、Long Context建模、Memory系统、Agentic RL等。腾讯重落地经验，要求真实业务场景调模提指标。

梁文锋的角色令人联想到马斯克。

马斯克80%时间投入工程与设计，SpaceX火箭细节、火星殖民架构亲自推演；特斯拉中，他强调“制造机器的机器”比车更重要。马斯克实为SpaceX和特斯拉的CTO，亲自参与技术决策。

2026年，马斯克宣布造芯计划Terafab，整合资源自研芯片，以摆脱供应商卡脖子。

梁文锋与马斯克的相似在于姿态——“创始人即CTO”。

此模式在招聘上有隐性优势：顶尖技术人才不仅看重薪酬，更看重能否与懂技术、亲力亲为的领导者共事。

DeepSeek提供的不仅是岗位，更是与一线领导者共同探索前沿的机会，这是大厂难以提供的。

当然，此模式亦有代价。创始人精力有限，兼顾融资、战略与研究，长期不可持续。且技术方向高度依赖个人判断，对则腾飞，错则难纠。

目前看，梁文锋的判断准确且领先。

腾讯、宁德时代、国家人工智能产业投资基金愿意注资，不仅押注DeepSeek公司，更押注梁文锋的技术判断力。