昨天，整个网络都在热议 DeepSeek 登上《Nature》封面的相关新闻，真是炸裂了！
DeepSeek 的官方也发了声明，回应了大家的热议：
与早期发布在 arXiv 的预印版本相比，这次在《Nature》上的发表增加了更多的实现细节和实验分析。我们相信，这些新信息能帮助大家更好地理解和构建先进的推理模型。
过去一年，我们见证了人工智能推理模型的迅猛发展，未来我们会继续努力，推动人工智能研究的进步。
说到这里，梁文锋作为通讯作者本身就很抢眼，然而细心的网友却发现，这篇《Nature》论文的作者名单中还出现了两位大家熟悉的名字——涂津豪和罗福莉。
说到涂津豪，他可是个93年出生的天才，2024年在阿里巴巴全球数学竞赛新开的AI赛道上，以惊人的34分（当时的最高分）从563支高校和企业队伍中脱颖而出，拿下了第一名。
他在比赛中采用的思路真的是别出心裁，利用“自辩论”的理念，让多个大模型进行多轮的“自问—自答—自验证”，最终再从中选出最佳答案。
而且，这位高中生还有另一个令人惊叹的成就，那就是通过极具创意的提示词技巧，把Claude 3.5改造成了“Thinking Claude”。
据说，涂津豪在创建“Thinking Claude”的提示词时，他把初版的提示词反馈给AI，要求其自我思考并改进，经过反复的调整，最终让Claude 3.5展现出类似OpenAI推出的o1思维链的深度推理能力。
截至目前，这个提示词在Github上已经获得了15.6k个stars，真是相当了不起的成绩。
涂津豪的神级提示词完整版
聊聊AI与学习：涂津豪的思考与经验
想了解更多吗？可以去看看他的GitHub页面，真的很有趣！
https://github.com/richards199999/Thinking-Claude
在世界人工智能大会（WAIC）的一次采访中，他提到过一个非常重要的观点：“思考过程”其实是推理质量的关键。他认为让模型在不确定的情况下“慢一点，查一查”比直接给出答案要重要得多。
提到AI模型的幻觉问题，涂津豪的看法也很有趣。他认为虽然我们知道模型可能会出现幻觉，其实人类自己也会经历这样的情况，这在某种程度上反而反映了创造力。
作为一位00后，他对于如何激发对AI的兴趣有自己独到的见解。
在《WAIC UP!》的采访中，他强调了一个关键点：“多用，真的特别重要。”现在的模型不仅仅是工具，更像是朋友和伴侣，你可以根据自己的需求去定义它的角色。
他总结说：“一开始我把它当玩具，觉得特别有趣，慢慢地就开始思考它是怎么思考的。这样的兴趣驱使我去看博客、查资料，积累知识，真的很有效。”
根据公开资料显示，他在多个播客和科技媒体的采访中，探讨了“幻觉创造力”和没有工程背景如何塑造模型等话题，真的是00后AI实践者的代表。
而另一位贡献者罗福莉也是个很厉害的人物，她在北京师范大学读计算机，后来又保送到北京大学学习计算语言学。
95后AI天才的成长之路
在2019年，她还在研究生阶段，就已经以「一作2篇、共8篇」的惊人速度在NLP顶会ACL上崭露头角。凭借这股劲头，她顺利拿到了阿里星、腾讯等大公司的offer，最终选择加入阿里达摩院，负责AliceMind开源项目里的多语言预训练模型VECO。
到了2022年，她转战到量化私募领军企业幻方量化，专注于深度学习策略建模。2023年，她又加入了幻方旗下的新创公司DeepSeek，成为核心研发团队的一员，参与开发MoE大模型DeepSeek-V2。
在2024年5月发布V2的时候，她在知乎上表示，这款模型的中文能力在国内外的闭源模型中都名列前茅，而且它的API定价仅为GPT-4的1/100，真的是个性价比之王。
根据Google Scholar的数据，罗福莉的总引用量达到了10025次，h指数为27，i10指数为34。她的学术成果主要集中在DeepSeek系列大模型的研究和技术报告上。
她的代表性论文包括Deepseek-r1（2025年，引用3596次）、Deepseek-v3技术报告（2024年，引用1809次）、DeepSeek-Coder（2024年，引用1129次），以及DeepSeek-llm、DeepSeekMoE和Deepseek-v2等多篇作品。
在2024年底，媒体纷纷报道「小米创始人雷军开出千万年薪挖角罗福莉」的消息，她因此被贴上了「95后AI天才少女」的标签，广受关注。
她拒绝“天才”标签，呼唤安静的工作环境
其实，她在朋友圈里很快发声，拒绝了大家对她的“天才”称号，表示希望能够有一个安静的空间来专注于工作。她强调自己并不是所谓的天才，只是想做一些困难但正确的事情。
有趣的是，她在知乎的简介中也提到，希望各大自媒体能够停止对她的神话和消费。
在今年2月，亲属向媒体确认她已经入职新的岗位，但具体公司名并没有透露，小米的内部系统也没有她的记录，至于她是否真的加入，仍然是个谜。《Nature》上的资料信息仅显示她是一名独立研究者，位于中国北京。
不过，话说回来，个人的力量虽大，但团队的合作才能成就更远大的目标。每位参与论文的署名者都在其中留下了自己的贡献，这份在《Nature》上刊登的光荣，理应属于整个团队，甚至是所有在AI领域共同探索的人们。
同时，这也反映出一个趋势：中国的AI人才正在全球学术舞台上越来越频繁地出现。作为第一个经过同行评审的主流大语言模型，这次中国AI的表现，真的让世界刮目相看啊。
相关链接汇总：
DeepSeek Nature 论文：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z
补充材料：
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-025-09422-z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM1_ESM.pdf
同行评审：
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-025-09422-z/MediaObjects/41586_2025_9422_MOESM2_ESM.pdf
Nature 编辑文章：
https://www.nature.com/articles/d41586-025-02979-9
Nature 新闻：
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03015-6
DeepSeek 原 arXiv 论文：
https://arxiv.org/pdf/2501.12948
