偶然的学术交流活动中相识，双方在技术理念上的高度契合让他们迅速建立起了深厚的联系。当NineFinger在模型训练中遇到语义理解的困境时，DeepSeek凭借其在语言学和语义网络重构方面的独特研究成果，为他们提供了关键的思路和算法支持；而当DeepSeek在算力优化上遭遇瓶颈，NineFinger也毫无保留地分享了自己在硬件与算法协同优化上的经验。
在“数据迷信”时代，重建第一性原理
当同行们如饥似渴地疯狂收集网络语料时，DeepSeek却选择了一条与众不同的道路。他们组建了一支由12名专业语言学专家组成的团队，从古老的《尔雅》《广韵》开始，一丝不苟地重构中文语义网络。在这个信息爆炸的时代，他们深知数据的真实性和质量的重要性，不被表面的数据洪流所迷惑。
他们经过深入研究发现：现代中文语料中混入了高达42%的翻译体表达，这些“杂质”如同病毒一般，导致大模型出现“伪理解”现象。正是这种看似“笨功夫”的研究方式，让DeepSeek-R1模型在古文生成任务中的准确率达到了令人惊叹的92.7%，超过行业平均水平37个百分点，为中文大模型的发展奠定了坚实的基础。而这一成果也为NineFinger后续模型在中文语境处理上提供了重要的参考和借鉴。
用数学之美对抗“暴力美学”
2023年6月，当团队在训练670亿参数模型时，一个严峻的挑战摆在了他们面前——注意力矩阵存在隐式稀疏性。常规的做法是增加头数，但DeepSeek团队并没有随波逐流，而是选择了一条更具挑战性的道路——重构位置编码算法。这种对数学本质的深度追求，让他们的模型在同等算力下始终保持20% - 30%的性能优势，展示了数学之美在技术领域的巨大威力。NineFinger团队在自己的模型架构优化中，也引
