领英、猎聘们「抓」不到的 AI 天才，这个团队想用 AI「追猎」
领英、猎聘们「抓」不到的 AI 天才，这个团队想用 AI「追猎」当 DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越来越年轻，传统的简历筛选正在失效。一位前阿里达摩院的研究员，试图用 Agent 编织一张能捕捉「下一个 Ilya」的网。
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8096 点击 2026-01-20 17:23
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当 DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越来越年轻，传统的简历筛选正在失效。一位前阿里达摩院的研究员，试图用 Agent 编织一张能捕捉「下一个 Ilya」的网。
「服务器繁忙，请稍后再试。」
元旦期间，DeepSeek 发布的 mHC 震撼了整个 AI 社区。
王潜说，DeepSeek 当然很伟大，但我们要干一个像 OpenAI 那样的公司。
2026 年 1 月过半，我们依然没有等来 DeepSeek V4，但它的模样已经愈发清晰。
新年第一天，DeepSeek 发布了一篇艰深晦涩的技术论文，不少网友直呼「看不懂」。
深夜，梁文锋署名的DeepSeek新论文又来了。这一次，他们提出全新的Engram模块，解决了Transformer的记忆难题，让模型容量不再靠堆参数！
今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”， 梁文锋再次出现在合著者名单中。
前几天元旦，DeepSeek 又激发了「假期更新」 Buff，梁文锋署名新论文刷屏 AI 圈，就在大家都在等待 V4 的发布时，我发现有一群人早就在 DeepSeek 里找到了新乐子：自制「橙光游戏」。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。