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　　18岁的涂津豪，以高中生的身份参与研发的DeepSeek-R1模型，不仅登上了学术巅峰，更掀起了一场全球AI行业的巨浪。

　　涂津豪的成长轨迹颠覆了传统“学霸”的叙事。 在上海建平中学国际部，他的成绩并不突出，身边围绕着众多天才学生，但他对AI的兴趣从高中阶段就开始萌芽。

　　建平中学开设的人工智能课程和AP课程，为他的探索提供了土壤。 数学综合实践课采用AI辅助教学，帮助学生进行数学建模和工程设计，这让他开始深入思考AI的工作路径。

　　2024年，涂津豪迎来了第一个爆发点。 在阿里巴巴全球数学竞赛AI赛道中，他孤身一人击败了562支队伍，包括清华、北大等顶尖高校和字节跳动等科技巨头的团队。

　　他的获胜策略让业内专家震惊：当其他团队让AI单打独斗时，他创建了一支“AI辩论队”。

　　他让一个AI模型扮演“提议者”生成解题思路，另外几个AI模型充当“评审员”进行多轮质疑和挑刺。 方案需要经过反复修改，直到所有“评审员”找不到漏洞才能通过。

　　这种方法后来被他命名为“Thinking Claude”，其核心是让AI模型之间进行多轮“自问-自答-自验证”，通过80多次迭代优化寻找最优解。

　　涂津豪对AI的理解远超过同龄人。 在他看来，AI不应该只是一个搜索引擎，而应该具备独立思考的能力。 这种理念促使他开始研究如何让AI展现出更接近人类的推理过程。

　　他的突破来自对OpenAI o1模型的深入分析。 涂津豪发现，在o1前时代，思维链与人类真正想要的思考过程存在较大差距，模型只是模仿预训练中看到的推理路径。 而在o1后时代，思维链发生了变化，更接近人类思考时的“意识流”。

　　于是，他写出了第一版思维链提示词，然后将其输入Claude，让模型自行思考改进方案。 经过80多次迭代优化，甚至用完了Team版账号的对话额度，最终打造出了“Thinking Claude”。

　　这一提示词让Claude 3.5展现出类似o1模型的思维链能力，在GitHub上开源后迅速斩获1.5万星。

　　业内评价称，其展现的深度推理能力几乎可与OpenAI秘密研发的o1模型抗衡。 更令人惊讶的是，OpenAI工程师团队耗费大量资源研发的技术，被一个18岁少年通过提示词工程实现了类似效果。

　　2025年初，涂津豪获得了在DeepSeek实习两个月的机会，恰逢团队正在研发推理模型R1。 尽管实习时间短暂，但他的贡献却至关重要。

　　他将自己研发的思维链方法融入奖励机制，显著提升了模型的推理准确性。 最终开源的DeepSeek-R1仅花费30万美元，使用的是低端显卡，性能却堪比那些耗资千万的项目。

　　英国《金融时报》指出，DeepSeek挑战了人工智能产业的核心信念，即更强大的硬件才是推动人工智能发展的关键。

　　摩根士丹利表示，“更大（的模型）不再等于更聪明”，DeepSeek展示了一条高效训练的新途径。

　　DeepSeek-R1的API服务定价为每百万tokens仅需1元，成本约等于Llama 3-70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。 这种极致的成本控制能力，让全球科技界震惊。

　　这篇论文的技术细节显示，R1在训练过程中实验了三种技术路径：直接强化学习、多阶段渐进训练和模型蒸馏。 其中R1首次证明了直接强化学习的有效性。

　　这就像面对同一道题目，大模型同时多次进行回答，系统给每个答案打分，依照“高分奖励低分惩罚”的逻辑循环，最终得出更具优势的推理路径。

　　在国外大模型排名榜单Arena最新测评中，R1在全类别大模型中排名第三，在风格控制分类中与OpenAI o1并列第一。

　　DeepSeek-R1的横空出世对全球科技格局产生了立竿见影的影响。 在硅谷，几乎每个人都在谈论DeepSeek。

　　最直接的影响体现在资本市场。 DeepSeek-R1正式上线后，英伟达等美国科技公司市值单日蒸发约4万亿美元。

　　这一现象背后的逻辑很清晰：DeepSeek证明，通过算法优化而非单纯依赖算力堆砌，同样可以达到顶尖性能。

　　加利福尼亚大学伯克利分校教授亚历克斯·迪马基评价，DeepSeek的技术路线揭示了达到顶尖性能未必需要天文数字投入，“这对硅谷的烧钱竞赛无异于釜底抽薪”。

　　ChatGPT据报道需要1万台英伟达的图像处理器处理训练数据，而DeepSeek称仅用2000台图像处理器就取得了类似结果。

　　扎克伯格在一档播客节目中坦言，DeepSeek技术非常先进。 他表示，中国“正在全力冲刺”，担心这个开源模型会被全世界广泛使用，影响到美国科技行业的领先地位。

　　DeepSeek采取的开源策略，可能是其对行业最深远的影响。 通过开放技术细节和训练方法，DeepSeek为全球研究者赋能。 英伟达资深科学家吉姆·范称赞DeepSeek是“非美国公司践行OpenAI初心”的典范。

　　高盛集团认为，DeepSeek新模型的成本远低于现有模型，这意味着开发利用大模型的门槛降低，互联网巨头将面临初创公司的潜在竞争。

　　这种开源模式也面临着挑战。 如何保护知识产权和维护开源社区秩序是需要解决的问题。

　　但不可否认的是，DeepSeek的成功代表了一种全新的发展方向，通过算法优化而非单纯依赖算力和数据量来提升模型性能。

　　高中毕业后，涂津豪没有选择常春藤名校，而是前往威斯康星大学麦迪逊分校深造。 这个选择体现了他对AI研究的独特理解。

　　威斯康星大学麦迪逊分校在逻辑验证系统领域全美第一，数据库、编程语言、操作系统等AI底层核心领域也都排名全美前三。该校实验室24小时对本科生开放，为像他这样的学生提供了无限探索可能。

　　涂津豪的成长轨迹几乎涵盖中国AI产业所有关键节点：从阿里巴巴全球数学竞赛夺冠，到DeepSeek核心研究，再到腾讯混元实习。 他的成功证明，在AI领域，天赋和热情比传统学历背景更加重要。

　　如果答案是肯定的，未来AI创新是会更加民主化，还是会导致新一轮的垄断与割裂？热点观察家返回搜狐，查看更多