面试DeepSeek失败的博士：“名校是基础，筛选的都是天才”

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例如，面对“DPO为什么用KL散度,不用交叉熵?机器学习中什么时候必须用KL散度，什么时候必须用交叉熵,什么时候两者可互换”这样的问题，有网友不禁感叹：“这还是我能理解的中文吗？”

近期，国产AI大模型DeepSeek在全球范围内引发轰动，一举登上各大热搜，进而搅动科技变革浪潮。一方面，国产AI芯片、云服务提供商以及软硬件厂商正加速与DeepSeek适配，其技术正快速渗透到汽车等多个领域，AI生态系统持续壮大；另一方面，这也迫使谷歌、OpenAI等科技巨头加快产品升级和开源的步伐。

人们尤为好奇的是，在短短两年内，核心团队不到100人的DeepSeek如何实现了其他大型互联网公司和实验室未能达成的技术突破。

在刘哲看来，DeepSeek的崛起似乎是必然的。他透露，应聘者普遍来自清华、北大等顶尖学府，面试过程严谨且要求高，当时招聘并未设定人数上限，明显感受到公司旨在网罗顶尖智慧人才，只招收天才级别的精英。

“最开始有一个coding（编程）环节，会根据应聘者的专业出题，测试结果将决定应聘者是否能进入面试环节。面试持续3小时，由两位面试官分别进行，每位面试官负责1.5小时。其中一位面试官会深入考察机器学习的基础知识，连续提问1.5小时，据说所有应聘者都会被问到相同的题目，以便于他们进行比较和排名。接下来的1.5小时则是针对项目经验的讨论，他们特别关注应聘者在项目执行过程中的思考方式。”据刘哲所述，面试由HR主持，两位面试官都很年轻，不超过30岁，整个面试过程体验良好，能够感受到团队充满青春活力。

尽管刘哲没能最终入职DeepSeek，但他说很看好DeepSeek未来的发展。“它的人才筛选模式很好，而且企业很人性化，给了天才们自由发挥的机会。”刘哲如此评价。

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