看點 保研北大、A刊發到手軟、斬獲多家大廠offer、雷軍親自下場挖人...最近 95 后AI才女羅福莉成了科技圈紅人。查看羅 福莉過往戰績后發現，外人眼中“從未走彎路”的才女，天賦可能是她身上最不值一提的東西。

文丨Linda 編丨Sherry

近日，“雷軍千萬年薪挖角95后AI天才少女”的話題引起了大眾的廣泛關注。

查看女主的過往戰績可以發現，這并不是羅福莉的名字第一次出現在大眾視野：

早在2019年，她因為研二的“八篇頂會論文”成為知乎網上備受關注的風云人物；

2021年，她以阿里星的身份進入達摩院，入職沒多久就負責了AliceMind的開源項目；

2022年，她跳槽知名私募公司幻方量化，隨后不久加入DeepSeek團隊，成為開源大模型DeepSeek-V2的核心開發者，并因這一經歷被雷軍“相中”……

作為科技圈子炙手可熱的紅人，羅福莉究竟憑借什么快速攀升、一路開掛，小小年紀就有了登上人生巔峰的趨勢？

原來，除了過人的天賦，她還總是會在諸多方面提前很久做部署，未雨綢繆地做好大量的考察和準備。這讓她有了超乎尋常的洞察力，成為了外人眼中那個“從未走過彎路”的才女。

積跬步至千里

一夜走不出天才路

羅福莉出生在四川小鎮的一個普通家庭，原來家里的條件并不是很好。

她從小看著父母白手起家，從他們的身上獲得了很大的力量，相信自己也可以像父母那樣通過努力奮斗創造更好的未來。

羅福莉說自己從小就有一種特質，當進入一個陌生的環境時并不出眾，甚至可能有些墊底，但最后總能絕地反擊，成為團體里最TOP的那幾名之一。

這得益于父親從小就教會她一步一步設定目標，一點點地進步：

小學的時候，她曾經慢慢爬升到班里的第二名。

初中進入市重點后，她的成績又掉下來了。父親仍然還是用老辦法和她商量，每次往前再考幾名就好。

因為階段性的目標并沒那么遙不可及，羅福莉很爭氣，每次都是超額完成任務。

羅福莉上大學以后，開始自己給自己分解目標：

她在高考時優先選擇了報考大城市的學校，進入北師大時被調劑到了自己非常不喜歡的電子專業，大一下學期經過老師的點撥，轉到了更好保研的計算機專業。

最初她對計算機還沒什么概念，甚至學了半個學期的C++以后，還沒有意識到這是一門專業課。

那時候，她在四五十人的班級里排在三十名開外，別人三分鐘就能解出來的Coding題，她要花三個小時。

但提高績點和排名是保研的硬指標，她用上了死記硬背的笨辦法，遇到題解不出來的時候，就去操場跑兩圈，回來繼續死磕。

這么硬扛了小一年，她的成績一躍進入到班里的前五名，穩穩地達到了保研標準。

大三的時候，羅福莉開始積極聯系北大各個方向的老師，尋找自己要進的實驗室。

那時候，老師身邊的學生一共十個人，其中有九個是北大的男生。那一年，導師布置了論文任務。這個連python都不會的姑娘，瞬間感到壓力山大。

但羅福莉覺得自己的學歷和經驗都不如大家，反而沒了太大的心理負擔——既然已經退無可退，努力之后就只有進步了。

就這樣，她利用假期時間，找到了專業很強的同校師兄學習，開啟了一周速通的惡補模式。

僅僅四個月后，就到了交稿的ddl，她春節只在老家呆了一天，就趕回宿舍寫論文。

那一年正月十五，她提交了第一篇自然語言處理領域的頂會論文。煙花恰好綻放，她的眼淚也止不住落下。

大學期間的這篇雖然是跟著老師一起完成的二作，但這段經歷讓羅福莉看到了一個人無限的潛力。作為一個初學者，她親自動手去做了，這比什么都重要。

導師和師兄們的領路，讓她慢慢找到了方向，也為她未來的選擇埋下了必然的伏筆。

雖然畢業前夕羅福莉也有過小小的糾結和動搖，但更多的嘗試反而讓她堅定了對自然語言處理領域研究的興趣。

在研究生階段，羅福莉很快進入了做學術研究的第二階段——跑通完整鏈路，效率大大提高。與第一篇相比，她出第二篇、第三篇論文所用的時間縮短了很多。

為了提高命中率，羅福莉攢在一個會議里投出了五六篇論文，沒想到這些論文最后全部通過了審核。

因為數篇論文的發表，讓羅福莉在知乎備受關注，這件事讓她有些受寵若驚。

面對各種聲音，羅福莉真誠又自信地回應道：“我認為自己是付出了足夠的努力，當然也可能有運氣加持；關于我的工作價值，相信大家看了paper和code后會有判斷……”

盡管羅福莉并不希望自己被神化、娛樂化，但她還是很開心自己的經驗能夠激勵和幫助到后來人。

她在自己的公眾號里分享了一些自己“上岸北大”、“Offer滿貫”的經驗，從多角度給自己的師弟、師妹們提供了非常實際的點撥。

在讀碩士的幾年里，羅福莉共發表一作論文五到六篇，非一作論文十余篇。

在科研的過程中，她不再沉浸于自己的小世界，逐漸開始思考研究的價值，希望去引領一個流派的方向，與同行進行有效地交流——這是她在學術研究中最看重的一個階段。

對于羅福莉來說，“天才之路”并不是某一個時刻的靈光乍現。她從大一下學期開始就提前幾年為保研這件事做好了部署和準備：轉專業、提高績點、進實驗組，分階段逐個達成。

在學術的道路上，她也堅信一步一個腳印才是最有意義的事：在頂會頂刊發表文章的數量，不應該成為評判學術能力的標準，量變到質變的過程才是學術探索的魅力所在。

從學術象牙塔到業界

用“減法”解決復雜問題

在學術研究路上一路高歌猛進的“學術明星”，卻沒有繼續讀博，出乎了很多人的意料。不過，羅福莉自己的思路非常清晰。

在知乎，有人詢問“為何NPL方向（自然語言處理）的碩士畢業生都去了企業？”時，羅福莉根據自己的一些經驗，提出了性價比上的考量：

首先，能夠發布4-5篇A類論文，已經基本達到了國內絕大多數實驗室的“博士”畢業要求，再花上幾年做一件挑戰性沒那么高的事情并不劃算；

其次，有4-5篇A類論文做背書的碩士，已經達到了很多大廠的錄用標準，早幾年進入自己心儀的團隊總是極好的。

當然，羅福莉快速進入工業界最核心的原因是：

她覺得在學術象牙塔做久了，自己被“保護”得太好。

研究的問題被定義得太清晰，采用的數據集太干凈，接觸不到真實的dirty數據，也無法在更實際的數據集上驗證自己創新模型的有效性。

她迫切地希望能用上真正的業務場景，驗證哪些模型才是能經得住考驗的“萬金油”。

2019年，因為優異的學術成績，羅福莉被包括阿里星、騰訊技術大咖、百度AIDU計劃等諸多大廠項目看重。

經過多方考量，她根據自己的第一需求選擇了更偏向重要研究的阿里達摩院。

因為身處中臺部門，羅福莉需要對接很多業務部門的合作。在剛入職的半年里，她也曾陷入很多雜亂的事物中，在技術深度上沒有太多收獲。

但是她很快意識到這個問題，通過做減法，來選擇難而正確，長遠且有價值的事情。

她在自己的公眾號留言區，為有類似處境的朋友提出了非常具體的建議：

新入職沒有辦法避免做雜事時，你就把它做好、做到極致，部門的Leader會看到你表現，慢慢接納你負責更重要的業務。

如果你這樣做了，但是所處的部門不合適，個人不能快速發展，那么也不必害怕換一個部門。

因為找到了工作節奏，羅福莉很快負責起阿里深度語言模型體系（AliceMind）的開源，并主導開發了AI預訓練模型VECO。

面對實際的項目工作，羅福莉漸漸擺脫了學院派的一些理想化的想法，對模型的創新有了更深一步的認識：

學生時期的羅福莉總是追求提出一個很復雜的模型，有時候連論文評審人都沒法看懂。但在解決實際問題的時候，往往并不需要太多花式的技巧。

比如，只需要增加詞級別和句級別兩個函數，就解決了我們搞亂關鍵詞順序就搜索不到相關結果的問題。

大道至簡，考慮到架構在不同業務場景下的通用性，需要做出更聰明的取舍。

那些易懂的、高效的解決問題的方式，才是最佳方案：AliceMind的核心在電商領域大顯身手，尤其助力了阿里巴巴速賣通的跨境電商業務。其翻譯平臺每天被調用上億次，為國際貿易帶來了數億美元的價值。

打破現狀需要勇氣

主動選擇是一種能力

很多人認為，只有像羅福莉這樣的才女，或是那些有名校光環的精英學生，才有挑選的機會，而大多數普通人只能等待被選擇。但其實要不要選擇是一種態度，能不能選擇是是一種能力。

羅福莉在自己的公眾號向即將邁入職場萌新們傳遞經驗時說：

不論你的水平在哪一個梯隊，都不要放棄選擇。想好你要去一個怎樣的部門，動用一切可以動用的人脈，去打聽打聽那個團隊內部的人怎么說，也打聽打聽其他公司的同行怎么評價它。

只有客觀地了解了一個部門的優缺點，想一想那里是否能給你你最看重的資源和發展，再有針對性地投遞簡歷，要比兩眼一抹黑的海量盲投效率高很多。

談到面試，她說：

除了核心實力的硬件，也要注意溝通、協作等軟實力的展示。

通過提出一個問題的不同解法，或羅列自己的不同經歷，反向詢問招聘官對那一個部分更有興趣，可以通過面試的交流增進彼此的了解，而不是被動地等待被考核和評價。

對待人生中的第一份工作，很多人會像對待初戀一樣珍惜，尤其在成績斐然，工作順利的時候。

而羅福莉恰好相反，她很怕太舒服的狀態，因為那大概率代表自己沒有在進步。畢竟，如果工作的追求就是躺平，生活就少了許多精彩。

羅福莉希望在自己的青春歲月里，多做些讓自己成長，對未來有意義的事情。

羅福莉開掛的人生和一路的高光固然值得羨慕，但這些高光的背后，也有很多次冒險的選擇。

初入職場就快速跳槽簡歷會花掉嘛？換個角度講，羅福莉認為這也是向新單位傳遞了一種信號：“我想清楚了自己想要什么就馬上來到這里，一定可以在正確的方向上做得更久。”

2022年，僅僅工作兩年的羅福莉跳槽知名私募公司幻方量化，從事深度學習相關策略建模和算法研究，這和她在達摩院時的工作內容有很大的區別。

沒多久，她又跳到一家創新型科技公司DeepSeek擔任深度學習研究員，成為公司門面產品DeepSeek-V2的關鍵開發者之一。

DeepSeek 的推理和訓練成本僅為硅谷頂級大模型的十分之一，它的售價只有1塊錢，是GPT價格的1/100，被稱為AI界的拼多多，妥妥的性價比之王！

身處核心團隊，羅福莉的工作真的經受住了實踐的考驗，能落地、且高價值。

也正是因為AI領域的影響力，羅福莉走進了雷軍的視線。這次挖角行動被外界認為是雷軍為加速大模型領域發展的重要舉措。

羅福莉說，當你總是有很多路可以走，且每一條看起來都很不錯的時候，那就是一種自由的幸福。我們的成長，不該總是把目光局限在收入、名利這樣太現實的指標上，當一個人在追求自我價值最大化的時候，他的收獲往往是更加豐厚的。