惊世骇俗！梁文锋硕士学位论文赏析：让人拍案叫绝！

最新推荐文章于 2025-07-31 09:42:51 发布
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最近火爆全球的Deepseek的创始人梁文锋，广东湛江人，本硕都就读于浙江大学的电子信息与通信工程。

根据公开信息，梁文锋的硕士毕业论文题目是《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》。

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来源 | 小木虫

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从量化投资到AI大模型：DeepSeek创始人梁文锋的创新之路
Alex_XT的博客
02-09 1740
梁文锋从一名85后学霸成长为量化投资和人工智能领域的杰出人物，他的故事充分展现了对创新的执着追求和对技术的深刻洞察。从雅克比到幻方量化，再到DeepSeek，梁文锋不断突破自我，引领行业变革。他的经历激励着更多年轻人在科技领域勇敢探索，追求卓越。
刷爆 AI 圈！DeepSeek-R1 荣登 Nature 封面，梁文锋团队创新训练框架，让大模型靠奖励机制学会高阶推理！
09-18 867
重磅重磅！！DeepSeek-R1 的研究荣登最新一期的！通讯作者正是梁文锋。如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤，那么它们往往能够更好地解决问题。这种与人类处理更复杂问题的方式类似，但这对人工智能有极大挑战，需要人工干预来添加标签和注释。在本周的期刊中，DeepSeek 的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型，并使其进行推理。DeepSeek-R1 模型采用强化学习进行训练。在这种学习中，模型正确解答数学问题时会获得高分奖励，答错则会受到惩罚。
那个囤了上万张芯片的量化大佬，真开始干事了
加百力 的技术博客
12-16 1050
另一个备受关注的事情是，业内一直传言，早在2019年，幻方和它背后的资金，就开始大手笔投入于深度学习训练平台，到了2021年幻方量化对超算集群系统的投入增加到10亿元，并且搭载了超1万张英伟达A100显卡。数月前，由梁文峰发起的深度求索公司主导的大模型产品，以“AI界拼多多”的形象参与市场竞争，直接促使阿里、字节、百度等互联网大厂的AI产品“降价以对”。而且，据说这家AI在北大附近的高档写字楼，租用了数千平米的办公地点，与硅谷大厂同一地区办公，表现出了强烈的进取心。但内里常有人员上、股东上的隐隐的线索。
DeepSeek梁文锋深夜回信：致所有在黑暗里点灯的人
南七小僧的学海无涯
01-29 979
点击关注我们，🚀这里是AI技术、产品、工程与学术的交汇点！我们致力于为您带来最前沿的AI资讯、最深入的技术解析、最实用的产品应用以及最具启发性的学术成果。然后这个问题出现在了知乎，引起大家广泛关注。没想到，除夕夜，梁文锋深夜发问回复该问题，诚恳真诚。
厉害了！梁文锋硕士学位论文赏析
3D视觉工坊
02-04 331
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：小木虫添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。扫描下方二维码，加入「3D视觉从入门到精通」知识星球(点开有惊喜)，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门秘制视频课程、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、...
点赞！DeepSeek梁文锋的硕士论文下载
fengdu78的博客
02-04 901
根据公开信息，梁文峰的硕士毕业论文题目是《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》。本文可以在知网等数字资源网站公开下载，网址：https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10335-2010234954.htm版权声明：本文来自知网公开下载，只为学术传播，如涉及侵权问题，请联系我们，我们将及时修改或删除。如果没法下载，可以在公众号后台私信“梁文锋论文”，下载。...
北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper！梁文锋署名
Datawhale
05-19 229
论文作者包含罗钧宇（北京大学，导师为张铭教授），寇智卓（HKUST），杨礼铭（北京大学），罗霄（UCLA），黄进晟（北京大学），肖之屏（华盛顿大学），彭靖姝（HKUST），刘程中（HKUST），吉嘉铭（HKUST），刘譞哲（北京大学），韩斯睿（HKUST），张铭（北京大学，通讯作者），郭毅可（HKUST）。该论文第一作者为数据科学与工程所博士生赵禹昇（北京大学，导师为张铭教授），合作者包括罗霄（加州大学洛杉矶分校）、温浩珉（卡耐基梅隆大学）、肖之屏（华盛顿大学）、琚玮（四川大学），张铭（北京大学，
刚刚，DeepSeek放出重磅论文！梁文锋亲自参与！
Datawhale
02-18 332
Datawhale分享论文：梁文锋团队，编辑：AI寒武纪就在马斯克发布grok3，sam altman 还在犹豫要不要开源时，刚刚梁文锋作为co-authors携deepseek研究团队丢出重磅研究论文成果，DeepSeek 发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）！这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效...
DeepSeek 下一代技术提前曝光！梁文锋署名论文获 ACL2025 最佳论文奖
民工哥的博客
07-31 1421
结合论文发表于DeepSeek-R1推出之后，且实验设置中提到使用了DeepSeek-R1的蒸馏数据来微调新的模型，业界纷纷猜测，NSA技术将被应用于下一代DeepSeek-V4以及DeepSeek-R2。速度快只是NSA的一面，更让人惊讶的是它在各项基准测试中的表现。特别是在推理相关的基准测试上，DROP提升了0.042，GSM8K提升了0.034，显示出稀疏注意力在强制模型聚焦关键信息方面的独特优势。DeepSeek提出的NSA机制，不仅解决了长文本处理的致命瓶颈，更揭示了AI技术未来发展的关键路径。
DeepSeek放出重磅论文！梁文锋亲自参与！
深度学习技术前沿
02-22 95
转自：AI寒武纪就在马斯克发布grok3，sam altman 还在犹豫要不要开源时，刚刚梁文锋作为co-authors携deepseek研究团队丢出重磅研究论文成果，DeepSeek 发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）！ 这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效率，可谓是 LLM 领域又一里程碑式的进展！...
梁文锋署名DeepSeek新论文：公开V3大模型降本方法
量子位
05-15 193
简单来说，下一代AI硬件要向算数快（低精度计算+本地细粒度量化）、传话快（直连网络+智能路由）、记性好（3D内存+近存计算）、不宕机（自愈网络）的方向改进，才能更好地应用于大模型训练，实现高效扩展。针对计算效率低的问题，下一代的AI硬件需要提高累积寄存器的精度，支持FP32累加，或可配置精度（如训练用FP32，推理用FP16）。DeepSeek-V3采用类似的思路，其总参数虽然是6710亿，但每次仅激活370亿参数，训练成本仅为同规模稠密模型的1/10（如Llama-3.1的训练成本是其近10倍）。
梁文锋的60条思考，帮助你更好了解deepseek
02-24
梁文锋的60条思考，帮助你更好了解deepseek
基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究_梁文锋.pdf
04-15
在智能监控领域，目标跟踪技术能够自动识别和跟踪视频图像中的目标，对于安全监控、交通监控、人机交互等方面具有重要价值。随着计算机视觉和机器学习的发展，目标跟踪算法逐渐受到关注，而在实际应用中，如何在低...
梁文锋亲自挂名DeepSeek发布新论文
sexy19910923的博客
02-18 1422
由 DeepSeek 联合创始人梁文锋亲自挂名的研究团队，在 arXiv 上发表了一篇题为“Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention”的论文，提出了一种全新的注意力机制架构 NSA（Native Sparse Attention，原生稀疏注意力）。
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
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