■人工智能发展最需要的是跨学科和原创性，Deepseek的成功提醒我们，未来的教育模式将会更注重跨学科的融合，培养具备数学、计算机科学、心理学等多学科背景的复合型人才。这种复合型人才将是推动人工智能及科技创新的关键力量。

■当AI能够传授知识、解决问题时，学校和教师的角色将面临重塑，大学的管理制度乃至大学的存在也将面临更多挑战。AI的引入将使教育更加个性化和灵活。

刚刚过去的蛇年春节，杭州深度求索公司上线的深度思考大模型Deep Seek日流量持续增长，表现抢眼。特别是在多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）等关键技术上表现突出，大幅降低了推理成本，能以极具竞争力的价格提供服务。

DeepSeek的出现降低了高性能AI模型的使用门槛，拓展了人工智能应用的新边界。教育与科研领域也因此迎来适应性变革。教育将面临深度与广度的双重拓展，教师的职能和教育体制都将迎来变革；科研方面，在DeepSeek等AI技术的赋能下，小型化、高密度的科研团队将成为可能，推动重大科学突破。

为什么DeepSeek会诞生在量化公司

深度求索公司由幻方量化公司的核心团队孵化成立，幻方的前瞻布局和对人才的重视是DeepSeek诞生的原因。量化公司具有技术栈和人才技能上的独特优势，与大模型技术高度契合，可直接利用现有技术栈和人才资源开展研发。

幻方在深度学习方面的积累非常早，积极购买算力，招募AI研究领域的实习生。这种前瞻性布局使其在大模型技术兴起时迅速占据有利位置，拥有丰富的深度学习经验和算力资源。

同时，幻方在人才引进和保留方面也表现出色，通过“高薪养人”策略提高研发能力，长期保留人才，增强了竞争力。

底层系统框架在DeepSeek中显示出重要性。优秀的底层框架能提升模型性能，缩短训练时间，降低资源消耗。幻方通过优化底层系统框架，降低了研发成本，提高了迭代效率。

跨学科人才，是创新成为可能的重要因素

DeepSeek的成功再次说明了跨学科人才在创新发展中的作用。量化公司招聘人才时重点关注能力，为青年人才提供平台，发挥不同学科优势，使DeepSeek大模型在短期内焕发光彩。

未来的教育模式将更注重跨学科的融合，培养具备多学科背景的复合型人才。高校应鼓励学生打破学科界限，提供更多创新竞赛和创业支持，注重实践性和前沿性课程设置。

AI的未来已来，教育和科研能否跟上

DeepSeek的开源引发业界思考：AI的未来已来，教育和科研能否跟上？谷歌发布的政策框架提出，政府应加大力度支持培养精通AI的科学家，高等教育机构要将AI整合到课程中，培养跨学科技能。

信息技术的迅猛发展正在改变教师和教育机构的角色。AI的引入使教师转向引导者和辅导者角色，提升教学互动性和效率，推动教育更加个性化和灵活。

学生越来越多地在学习中使用AI工具，解决学习难点，高效构建研究框架。在科研上，AI简化了数据处理和分析，加速科学研究过程。

当AI能够传授知识、解决问题时，我们必须思考教师的存在价值和意义，以及大学管理制度和存在的挑战。

（作者为上海交通大学人工智能学院教授）

（文章来源：上观新闻）