普通团队如何实现模型创新？

普通团队普遍具备快速跟进与微创新的能力。在DeepSeek V3发布前，行业对基座模型的技术路线尚不清晰，许多团队处于观望或探索阶段；V3面世后，多数团队选择在其架构基础上进行适配优化，模型层面鲜有原创性突破——例如MoE结构的深度或宽度调整尚无明确共识，加之不开源导致融资难度加大。杨植霖团队引以为豪的技术成果主要有两项：Muon优化器，以及QK归一化与梯度裁剪策略；其余方向尚未形成显著技术亮点，这一判断亦得到其公开访谈内容的印证。在强化学习基础设施方面，团队虽有一定积累，Verl框架虽应用较广，但系统设计存在局限；相较之下，其论文中提出的RL训练架构更具合理性与工程潜力。客观而言，当前真正能在算法与模型层面实现突破的团队本就凤毛麟角，多数仍处于快速迭代、务实落地的阶段。尽管如此，仍期待团队聚焦核心方向，摒弃浮躁尝试，持续深耕代码大模型与智能体技术——若能在这些关键领域做到极致，迈向万亿级市值并非遥不可及。