资料来源：Freepik文章|张提安奇●●长期以来，DeepSeek的主要视野是，一个孩子和经验不足的团队在人工智能行业中成为一匹黑马，并在没有资源优势的条件下创建了一个与世界领先公司相媲美的大型模型。 DeepSeek的创始人Liang Wenfeng还告诉采访，他们没有建立KPI，而是招募人们来研究自己的能力而不是经验。主要的技术职位实际上是一两年的毕业生。但是斯坦福大学和胡佛学院共同发布的一份报告最近显示了DeepSeek集团的另一部分。该团队真的很年轻，但这并不是缺乏系统的培训和科学研究的积累[1]。 PAG -Aathis课程遵循Deviceek自2024年以来发表的五篇关键论文，计算了223个信息，最终获得了211人的教育背景和学术指标。通常，每个DEEpseek研究人员发表了61篇论文，获得了1,059篇引文，H索引（审查学者科学研究的重要指标，更高的影响力，更大的影响力）为10.8。在31个最多的-set集合中，此数字进一步增加了。平均发表了70篇文章，提到了1,554次，H指数达到13.5。换句话说，即使Deptseek的主要科学研究力量平均年轻，但它仍积累了很大的学术成果。带有-set的31大专业签名的所有五个专业纸具有更高的学历。人均引用的平均数量为1554次，中位数为501次，平均H指数为13.5，I10指数（学者发表的一些论文指出超过10倍）为25.5。特别值得注意的是，这不是一个依靠某些人来提高平均表现的群体。在这31个主要成员中，其中至少一半的H指数为10或更高。它显示学术团队的实力并不集中在某些人中，但是大多数成员的产出稳定，一般分配更加平衡。那些设定报告的人认为，Deviceek研究功能不仅很强，而且是平衡的分布。在加速与主要模型竞争的背景下，此组织功能可以发挥特别重要的帕普尔。如果您将其与Openai进行比较，Openai也被称为年轻团队所领导的，那么这种差异将会更加明显。 Openai释放的OpenAI模型在2023年与265组合并，平均引用为4,403次，但中位数不高，只有338次，背后只有338个含义。实际上，团队中有一些名人研究人员做出了独特的贡献，这些贡献提出了一般指标，但是大多数成员的学术成果相对有限且内部差距很大。该报告还教导说，中国也有能力独立发展LOP AI才能。在审查了那些通过明确的联系信息设定201的人之后，发现一半以上（111）总是在中国机构培训和服务，并且没有在国外学习和留学的经验。在具有DeepSeek套装的人中，当地机构大部分都有账户。与 - 及其有明确关系的201统计数据表明，在2025年，其中171个与中国机构有关。那些与全球499个机构建立学术或专业联系的人，在中国提供368个机构，价值74％。广泛分布的机构网络主要由大学和研究机构组成，还包括企业（17），政府部门（12）和非营利组织（9）的少数背景。该网络将中国科学院（CAS）视为其主要节点。中国科学院直接将18与DeepSeek相关联。如果AOF AOF 153附属单位联合国它的范围包括在计算中，覆盖范围为53的范围的总数几乎构成了DeepSeek -set网络的网络。北京大学为20岁，Tsinghua University遵循-set。太阳森大学和南京大学分别贡献了10位作者。这种机构分配表明中国培养当地AI才能的能力。包括中国科学院在内的知识网络是主要的，并反映了许多领先的大学，正在成为改变中国人工智能的重要土地，并在某些挑战中成为美国领导的长期人才现场。美国已成为中国人工智能才能的跳板。保隆研究所的子公司Macropolo进行了“全球人工人才人才监测”的染料调查表。根据2022年神经会议的集合数据，该报告描述了AI领先人才的教育和轨迹。它的主要f之一指示是中国是人工智能才华的最大出口国，真正表现并表明自己的才华的人是美国的主要AI行业。该报告表明，在中国接受本科教育的领先（前20％）AI人才占全球47％。许多人才活跃于AI国际领域，最初在中国接受了基础培训。但是在研究生院时，流程开始变化。近40％的中国人工智能人才选择去美国学习，中国和美国之间的AI人才比例被颠倒了。在美国获得NG博士学位后，占NON -U的77％。学生是美国公司，研究机构已成为他们的下一步制止他们的职业发展，甚至是他们的最终目的地。在此过程中，来自中国的大量AI才能留在美国。根据调查数据，美国近40％的主要AI机构来自中国，甚至轻微y超过了美国当地人才的比例。因此，美国几乎没有人才最终在中国的AI领域工作[2]。 GPT-4贡献者的OpenAI列表为这一趋势提供了更具体的样本。在该团队的32名中国背景研究人员中，中国的本科研究完成了11项，其余21名在美国学习。在研究生阶段，约有80％在美国研究的人才，并继续在美国的AI领域工作[3]。但是两年多后，创建了一个著名的大型模型。人才流向Seek团队的才能是另一个场景。在DeepSeek团队中，美国似乎已成为中国人工智能才华的孵化器。在与作者相关的作者中，有49位在美国大学或研究机构中有经验，包括本科生，硕士，医生或博士后阶段。这群人的机构学习或工作26个州和65个机构，涵盖公立大学，私立大学，医学中心，非收入组织和技术公司。有许多与南加州大学，斯坦福大学，纽约大学和其他学校有关的研究人员，但没有一个以上DeepSeek的机构。该报告指出，此分布涵盖了我们许多级别的AI生态系统。与位置更重要的是人才流的方向。对与美国科学机构相关的这49位研究人员的评论发现，将近40％（19）在中国进行了研究，然后去了美国扩大教育，最后回到中国加入了当地机构。尽管在早期，另外11个人在美国或其他国家学习并工作，但他们选择最终住在中国。相比之下，只有7个人在中国学习本科学习，去了联合街在美国学习和学习的研究，主要不是DeepSeek小组。相比之下，大量前往美国学习研究生院的才能最终选择在中国的AI领域工作，这与几年前报告所提供的趋势完全不同。在美国所经历的49位作者中，其中大多数仅是短期住宿，而在仅一年内仍在美国仍有31个，足够接触到高水平的环境研究，但不足以促进长期联系。有9人在美国已有5年以上，并以最佳的学业成绩深入融入了美国的学术系统。但是，应该指出的是，九个人中只有3人仍与美国机构有关。对于那些拥有depseek纸的人来说，哪个类别是所有类别，美国就像是mo到他们的学术生涯而不是最后。他们在美国学习，但是从教义返回后，他们仍然选择在中国的AI领域工作。这组49名具有美国经验的研究人员并不是DeepSeek小组中的很多人，但他们不是边缘角色。他们的平均引用达到了2168次（中值565次），平均H指数为17，I10指数为34，高于整个团队水平，可能被视为主要贡献者。其中，有9名在美国呆了很长时间并与当地科学研究系统深入融合的人是最好的。作为一家中国公司，DeepSeek肯定不是AI才能全球流动的全部情况。但是，与几年前AI人才流向中国和美国的流动相比，存在变化。美国不再是AI才能的默认优先目的地。 RE报告港口反映，美国政策始终认为，世界上最好的技术才能自然会选择留在美国形成，但事实开始偏离这一判断。现在，美国大学和研究机构类似于跳板人才。对于许多研究人员而言，美国提供了高水平的资源，经验和联系，但最终这些积累将返回中国，并成为支持当地AI领域发展的一部分。