随着人们的欢迎，其创始人梁·温芬（Liang ）也引起了公众的关注。作为17岁的“学校大师”，他在郑安格大学被录取，并在定量投资和AI方面取得了惊人的成就，Liang 始终保持低调，很少出现在公开场合。许多人对这位低调的85岁企业家如何成功感到好奇。
数学和人工智能的定量投资
公共信息显示，梁·温芬（Liang ）于1985年出生于广东省的扬江市。2002年，17岁的梁·温芬（Liang ）被宣读张大学的电子信息工程专业，并获得了2010年的信息和通信工程硕士学位。
在学校期间，他对金融市场产生了浓厚的兴趣。特别是在2008年全球金融危机爆发之后，他带领团队使用机器学习技术来分析市场数据并尝试实现全自动定量交易。这种经验为Liang 积累了实践经验，并为他的未来职业奠定了坚实的基础。
创始人Liang
毕业后，Liang 首次进入金融领域。 2013年，他和他的同学大学共同创立了 Co.，Ltd。，并于2015年成立了 Co.，有限公司，致力于通过数学和AI进行定量投资。
2016年，定量基于深度学习启动了第一个交易模型，并开始将GPU引入计算交易职位。之后，Liang 继续扩展其AI算法研究团队，将AI技术深刻地集成到定量策略中，并逐渐取代了传统模型。 2017年，声称实现了投资策略的全面措施。 2018年，正式以AI为核心制定了一项发展战略。
但是，随着业务的迅速扩展，计算资源不足的问题逐渐出现。 2019年，Liang 带领他的团队独立开发了“ 1号花”训练平台。从2020年开始，已正式投资了近2亿元投资和1100 gpus的“花一号”。 2021年，投资了10亿元来建造“ No.2”。
量化冠军赢得了2018年首次获得私募股权金公牛奖，这是中国私募股权领域的最高奖项。 2019年，Liang 发表了主题演讲“中国在程序员眼中的定量投资的未来”，这是他罕见的公开演讲之一。
Liang 当时在讲话中说：“定量投资的未来是使用技术来提高市场效率。”
在AI领域很棒
2023年，Liang 宣布他已正式进入通用人工智能（AGI）领域，并建立了深入的搜索（）。据报道，只有139名工程师和研究人员，包括创始人Liang 。相比之下，有1,200名研究人员正在发展和500多名研究人员开发模型。
尽管团队并不大，但在次年取得了显着的成果。 2024年5月，发布了-V2模型，以其创新的模型架构和成本效益引起了人们的关注。 -V2的API的价格为1元投入为1元和2元产量，价格仅占美国GPT-4 Turbo的百分之一。
该解释指出，-V2在注意机制和前馈网络体系结构中采用创新的架构，例如MLA（多电位注意力），以实现更高的经济培训效果和更有效的推理。
根据该论文，-V2的出现曾经引发了中国大型模型的“价格战”，而Baidu， 等主要制造商宣布了大型型号的价格。在这方面，Liang 在接受媒体采访时说，他无意成为该行业的cat鱼，低价是计算电源包容性的希望。
去年12月26日，-V3模型发行了，引起了技术行业的极大关注。该网站发布的信息显示，-v3的多个评估结果超过了其他开源模型，例如QWEN2.5-72B和LLAMA-3.1-405B，甚至可以与GPT-4O和3.5--的顶级封闭源模型竞争。 。
更引人注目的是-V3使用极低的成本和计算能力，仅使用2,048个 H800 GPU，其计算能力略有弱，成本约为557.6万美元。相比之下，GPT-4O培训的成本高达7800万美元。这意味着-V3达到的水平足以以成本的十分之一与GPT-4O竞争。
今年1月20日，进行了进一步的突破，并正式发布-R1模型。该模型具有与O1在数学，代码，自然语言推理和其他任务方面的官方版本相当的性能。该模型在训练后阶段使用加强学习（RL）技术，在仅标记数据的标签很少时，可以大大提高模型的推理能力。
- -R1，-O1-1217和-V3微信公共帐户的性能比较
这一系列成就震惊了全球技术行业。美国的创始成员之一安德烈·卡帕西（Andre ）在社交媒体上称赞：“它在有限的资源下表现出惊人的工程能力，这可能会重新定义大型模型开发的规则。”
马克（Marc）是一位著名的硅谷风险投资家，他将-R1的发行与美国总统特朗普（Trump）进入白宫的发行，称其为“最令人惊叹的突破之一，是世界上遥远的礼物”。
这样做的成功与Liang 在团队管理以及技术研发方面的独特策略密切相关。他组成了一个由年轻的当地程序员组成的团队，他们不依靠回国者或高级技术专家。大多数团队成员是新的毕业生或年轻人，他们的工作经验不超过5年。
Liang 曾经告诉媒体，团队“没有神秘的天才，他们都是来自一些顶级大学的新毕业生，来自博士学位4和5博士学位的实习生尚未毕业，还有一些年轻人毕业了几年。”他认为“创新需要摆脱惯性，有时经验会成为负担。”
低调“技术理想主义者”
从应用AI到定量投资到投资AI大型模型研发，这不是驱动Liang 的原因。在有限的媒体采访中，他承认：“在的主要团队中，许多人正在做人工智能。当时，我们尝试了许多场景，最终进入了财务上，一般人工智能可能是下一个场景一个。对我们来说，这是一个问题，这是一个问题，而不是为什么要找到商业原因，这可能是不值得的。透明
他说：“许多人认为这里有一个未知的商业逻辑，但实际上，这主要是由好奇心……对AI能力的界限感到好奇。”
我们一直遵守开源路线，并与全球开发人员积极分享核心技术成就。在某些行业内部人士的眼中，Liang 实际上是低调的“技术理想主义者”。
去年，梁·温芬（Liang ）在接受媒体采访时说，面对破坏性技术，封闭消息来源形成的护城河是短暂的。即使您关闭了来源，也无法阻止他人被超越。 “开源更像是一项文化法，而不是一项商业法案。给予它实际上是一种额外的荣誉。一家公司还将具有文化吸引力。”
Liang 认为，随着经济发展的发展，中国也将成为贡献者：“我们习惯了摩尔的法律从天上掉下来。如果我们在家中躺着18个月，我们将拥有更好的硬件和软件。 的法律也是如此。
他还说，当时中国的人工智能不能总是处于关注状态。 “由于缺乏支持技术社区和仅二手新闻，许多国内筹码无法发展，因此中国必须需要一个人站在技术的最前沿。”
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