梁文锋的新想法,DeepSeek的新方向?
作者| 孙建楠
编辑 | 袁畅
梁文锋,又有了新动向!
这个在几年前创立深度求索公司,推出DeepSeek大模型的年轻人,在2025年初震动了中国上下。
但在这前后,他都始终保持着低调,一如他率领的那个推出DeepSeek大模型的AI技术团队——除了偶尔崭露头角的论文,业界对他和他们的了解,并不比半年前多了多少。
但可以想见的是,这支团队一定在默默的发力,持续攀登新的高峰。
日前,一则不起眼的招聘信息,或许透露了这支年轻团队的一个新方向。
——医疗。
01
DeepSeek招聘医疗实习生
资事堂注意到:DeepSeek的母公司深度求索公司日前在招聘平台持续发力人才引进。
除了常规的算法研究、程序设计等领域。2025年5月,在不少实习生招聘平台上都出现了 “DeepSeek招聘数据百晓生(医疗方向)实习生”的需求。
按照相关招聘要求,这个实习生岗位,需求是 医学背景的本科高年级和研究生。
一周工作四天以上,实习工资日薪超过500-580元每天。
以此累计,正常的“满勤”实习生,每月大概率收入过万元。
02
独特的“数据百晓生”岗位
“数据百晓生”是梁文锋团队长期招聘的一个岗位。
早年,他创立的量化投资团队“幻方量化”就长期招聘这个岗位,如今的AI公司深度求索(后简称,DeepSeek团队)也在招聘这个岗位。
在最新的招聘需求中,DeepSeek团队提到:
“我们相信,AGI 是数据x算法x算力的完美实践,是科研+工程+组织的优雅艺术。
我们正在寻找并长期培养优秀的数据百晓生,与我们一起进行高水平的科学研究和工程实践。如果你对AGI有浓厚的兴趣,如果你想在一个充满挑战和机遇的初创环境中展现你的才华,那么请不要犹豫,加入DeepSeek,与我们共同在AGI征程上“深度求索”吧!”
来自对该岗位有所了解的人士的信息,所谓的数据百晓生岗位,其重要工作就是通过完成文本语料标注等工作,并与AI工程师进行合作提升大模型的能力和反馈质量。
这个岗位既是模型的tutor(导师),通过对涉及模型的能力解构建构、评估流程建设、训练数据准备等,教会模型在各个方面的能力,对齐人类的偏好。也是模型和产品的桥梁,更是AI原生世代的管培生,备受深度求索公司重视。
03
新的“方向”
无论是梁文锋早期的业务重心量化投资,还是如今的大模型,都包含着“机器学习”、“人工智能”的技术特征。因此,他对数据的重视可想而知。
而承担“模型和产品的桥梁”任务的数据百晓生岗位,正是处理数据的一线岗位。他们受到重视当然可以理解。
而这些岗位的下一步“微妙变化”,也某种程度透露出,DeepSeek团队下一步的发力方向。
资事堂查阅了相关岗位的招聘要求,直到一年前,深度求索招聘的“数据百晓生”,当时的招聘启事显示,应聘者 “专业不限,实习经历不限,欢迎各个专业的同学”。
而显然,这次的“医疗方向”实习生,包含了不一样的设定和需求。
04
盯紧“医疗专才”
通过,深度求索公司最新招聘需求,外界可以发现,该团队对相关实习生的要求并不是以往的“泛泛而谈”,“热烈欢迎”。
在数据百晓生(医疗方向)的招聘需求里,相关实习生的招聘门槛,包括:
其一,医学专业背景,本科高年级或者研究生学历;
其二,对于语言模型有深入使用经历,对模型的回答质量有自己的审美;
其三,会写python代码,擅长撰写大模型Prompt;
显然, 这个入选要求是医学专业+代码能力。
入职后,具体做什么呢?
深度求索在招聘信息中指出:
和研发人员一起,提升DeepSeek的医学方向的专业能力;包括但不限于:提升模型对医学知识的掌握,专业化医疗咨询问答,减少医学问答的幻觉,提升联网搜索体验等等。
05
AI医疗“方兴未艾”
另外一个关键信息值得注意:DeepSeek招聘的上述职位是医疗方向,并非医药方向。
通常,医药侧重药品,围绕“用什么治”,而医疗则侧重“怎么治”,涉及诊断、治疗、护理等医疗服务。 换言之,在DeepSeek的发力方向上,医疗(治疗和服务)这块的投入优先级更高。
事实上,在年初DeepSeek爆火之后,确实有不少大型医药机构和主管部门开始积极将AI应用于医疗环节中。
中国科技部主管的中国科普网,在2025年3月发文称:据不完全统计,DeepSeek已经在全国范围内的超90家知名三甲医院实现部署。其中,“三甲医院”是中国医院等级评审中最高级别的医院,代表医疗水平、服务质量和管理能力均为最优。
此外,一篇题为《DeepSeek重塑中国三甲医院医疗体系》的英文分析文章,提及了多家知名医院的案例。(如下图)
论文提及:上海瑞金医院实现病理组织切片自动分析,每日处理3000张切片,支持与影像/基因等多模态数据联合诊断。
又如:深圳华南医院则运用于泌尿科AI系统快速检索证据,并生成个性化治疗方案。
这些积极的运用案例,是否是DeepSeek未来会加强医疗方面人工智能研发的一个原因?
06
解决“医学问答幻觉”
此外,在DeepSeek此次招聘中,还提及一项总要的工作内容描述—— “减少医学问答幻觉”。
这也非常令人关注。
实际上,人工智能工具出现后,通常用户会遇到“幻觉”问题,即AI生成虚假、误导或捏造的信息。
显然,由于事关大众健康,医学方面的幻觉,其副作用更大。
一些研究文章显示,医疗领域的“幻觉”表现通常包括:
用户咨询症状、药物、治疗方案时,AI虚构医学数据,并给出错误诊断建议等情形。
也就是:AI在问诊者面前“信口开河”,但又显得老神在在,另询问者无从分辨。
此前,华南一家都市报曾提及:一家医院的接诊医生遇到,被大模型幻觉耽误了救治的儿童父母。了解后发现,在孩子初发症状之时,其父母通过手机端AI问诊平台自行判断为“普通呼吸道感染”,并参考网络建议居家用药。结果导致孩童肺部炎症范围扩大的情形。
一些权威医疗杂志也提出过类似关注。《中国卫生杂志》在今年3月刊文提出:“医院借助AI看病,误诊了谁负责?”的疑问和讨论。
如果上述招聘信息背后确实是DeepSeek正在努力发力医疗方向的人工智能的话。那或许也是国内AI机构积极介入、有所作为,让科技更好服务社会和大众的一个尝试。