深度求索（DeepSeek）的主要股东包括知名投资机构、科技企业及创始人团队，其中红杉资本、高瓴资本、腾讯投资等头部机构参与多轮融资，创始人团队保持控股地位。
头部投资机构
红杉资本和高瓴资本是深度求索的重要股东，参与早期融资并提供战略资源支持。腾讯投资也在后续轮次加入，助力公司在AI领域的技术研发和市场拓展。
科技企业战略投资
部分互联网巨头通过投资或业务合作方式持股，如腾讯、字节跳动等，帮助深度求索在AI大模型、云计算等领域加速布局。
创始人及核心团队控股
创始团队保持较高持股比例，确保公司技术路线和长期发展的稳定性，同时吸引顶尖AI人才加入。
深度求索的股东结构体现了资本与技术的结合，未来或继续引入战略投资者，推动AI技术创新和商业化落地。
开源大数据模型众多，涵盖多个领域和场景，常见的有 RedPajama、SWIFT、Text2SQL 等，它们在数据处理、模型微调、自然语言与数据库交互等方面各有特色。 RedPajama 通过 LLM 大语言模型数据处理组件对 GitHub 代码数据清洗，包括过滤低质量、识别删除重复样本等；SWIFT 是阿里开源的大模型微调轻量级框架，可提高 RAG 应用准确度；Text2SQL
目前免费开源大模型已成为AI领域的重要力量，它们以透明性、可定制性和低成本优势推动技术创新。 从Meta的LLaMA系列到微软的Phi-3，再到国产的阿里通义千问和腾讯元宝，这些模型覆盖了文本生成、多模态处理、行业垂直应用等多样化场景，为开发者和企业提供了丰富的选择。 1. 国际主流开源模型 LLaMA 3 ：Meta推出的高性能开源模型，参数规模涵盖8B至405B
深度求索（DeepSeek）的创始人是梁文锋 。他是一位技术理想主义者，曾创立量化私募巨头幻方量化，并在2023年7月创办了杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，专注于通用人工智能（AGI）领域的研究。他的团队以“DeepSeek-V3”等大模型闻名，被誉为“来自东方的神秘力量”。 1. 梁文锋的背景 梁文锋是广东吴川人，拥有出色的技术背景和商业头脑。在创办深度求索之前
深度求索（杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司）是知名量化私募机构幻方量化的子公司，由幻方量化创始人梁文锋通过复杂的股权架构实现控制。其核心亮点包括以极低成本（558万美元训练成本）研发出性能对标国际顶尖水平的DeepSeek-V3模型，采用创新的专家混合架构（MoE）与多头潜在注意力机制（MLA），并通过开源策略与互联网大厂（腾讯、百度、阿里等）达成深度合作。
深度求索（DeepSeek）的创始人是梁文锋，一位来自广东湛江的80后AI领域创业者 。他以前瞻性的技术眼光 和极致的性价比策略 ，带领团队在短短两年内推出多款震撼全球AI界的开源大模型，并受邀参加国务院总理主持的座谈会，成为中国AI创新的代表性人物。 教育背景与技术积淀 ：梁文锋17岁考入浙江大学电子信息工程专业，后攻读人工智能方向研究生。早期探索全自动量化交易
国企多模态大模型布局加速， 如中国联通推出“元景”大模型、国家电网发布千亿级“光明”电力大模型、中国海油构建775个专业场景模型，覆盖电力、智能制造、能源交易等多个领域，加速行业数智化升级。 中国联通依托“元景”大模型 ，融合语言、语音和视觉多模态能力，推出业内首款“自适应慢思考”通用思维链模型，平衡深度思考与高效响应，应用于网络运维与客户服务等场景，降低算力成本。在电力领域
深度求索（DeepSeek）的创始人是中国AI与量化金融领域的杰出人物梁文锋 。这位85后湛江天才 以数学天赋和跨界创新闻名，17岁考入浙江大学 ，2015年创立量化私募巨头幻方 ，2023年创办深度求索 并带领团队开发出轰动全球的开源大模型DeepSeek-V3 ，被硅谷誉为“来自东方的神秘力量 ”。 教育背景与早期成就
多模态大模型是指能够同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种模态数据的AI模型，典型代表包括OpenAI的GPT-4V、Google的Gemini、百度的文心大模型 等。这些模型通过跨模态学习实现更接近人类的认知能力，在医疗、教育、娱乐等领域展现出巨大潜力。 GPT-4V（OpenAI） 作为GPT-4的多模态升级版本，不仅能解析复杂文本，还能直接分析用户上传的图片、图表甚至手写笔记
大模型多模态是指能够同时处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的AI模型 ，通过跨模态关联与融合，实现更接近人类认知的智能任务。其核心优势在于打破单一数据限制，提升泛化能力和推理准确性 ，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等领域。 多模态的核心能力 模型可关联不同模态信息，例如将图像内容转化为文本描述，或根据语音指令生成对应图像。这种跨模态理解能力模仿人类多感官协同机制
多模态大模型岗位结合AI与多领域技术，需精通编程、数据处理及大模型架构优化，要求具备顶会论文或竞赛成果，是智能驾驶、机器人等领域的核心职位。 多模态大模型岗位聚焦多模态信息融合与处理，需融合图像、语音、文本等多源数据，通过模型优化实现高精度感知、推理与交互。关键技能包括Python/C++编程、PyTorch/TensorFlow深度学习框架，以及大规模数据处理能力
多模态模型是一种融合多种异构模态数据（如图像、文本、音频、视频等）进行协同推理的技术，其核心在于通过整合不同模态的信息来增强模型的理解和推理能力。 1. 文本模态 文本模态包括自然语言文本和语音识别文本，主要用于处理语言相关的任务，如情感分析、机器翻译和问答系统。 2. 图像模态 图像模态涉及照片、绘画等视觉数据，广泛应用于图像分类、目标检测和视觉问答任务。 3. 视频模态
多模态大模型通过深度融合文本、图像、音频等多源数据实现跨模态理解与生成，其构建核心依赖Transformer架构、自注意力机制及跨模态对齐技术，结合分布式训练与多任务微调提升性能。 多模态大模型的构建始于数据准备，需系统性整合文本、图像、音频等异构数据并进行清洗、标准化和增强，确保数据质量与一致性。特征提取阶段采用针对性模型：文本模态常用BERT等预训练语言模型生成嵌入向量
