Gu Yuxian z Tsinghua dołącza do DeepSeek. V4 w lipcu

Znasz to uczucie, kiedy oglądasz transfer piłkarza i myślisz "no dobra, ale co on faktycznie wniesie do drużyny"? DeepSeek właśnie ogłosił transfer, który w świecie AI brzmi podobnie - i tym razem mamy konkretne liczby.

Gu Yuxian, doktorant z Tsinghua University i laureat specjalnego stypendium uczelni na rok 2025, oficjalnie dołączył do DeepSeek. Jego nazwisko pojawiło się na liście autorów w papierze DeepSeek V4, którego oficjalna wersja ma zostać wypuszczona w połowie lipca 2026. Firma jednocześnie prowadzi intensywną rekrutację w działach badań algorytmicznych, inżynierii, produktu i danych.

Kim jest Gu Yuxian i dlaczego to ma znaczenie

Gu Yuxian to nie jest przypadkowy doktorant z ciekawym CV. To badacz z prawie 5000 cytowań na Google Scholar - co w akademickim świecie AI oznacza, że jego prace czytają i wykorzystują setki innych zespołów. Dwa jego artykuły przekroczyły próg 1000 cytowań każdy: "Pre-trained Models: Past, Present and Future" oraz "MiniLLM: Knowledge Distillation of Large Language Models".

Studiował informatykę na Tsinghua University (licencjat i doktorat), gdzie pracuje pod kierunkiem profesora Huang Minlie w grupie Conversational AI. Wcześniej otrzymał Apple PhD Scholarship 2025 oraz Ant Group In-Tech Scholarship. Publikował na NeurIPS, ICLR, ACL - konferencjach, na których każdy artykuł przechodzi przez recenzje kilkunastu ekspertów.

Gu Yuxian dołącza do DeepSeek tuż przed premierą V4

Efektywność zamiast mocy obliczeniowej

Gu specjalizuje się w trzech obszarach, które brzmią jak lista życzeń każdej firmy AI próbującej obniżyć koszty:

Selekcja danych do pre-trainingu - algorytmy wybierające, które dane faktycznie uczą model czegoś wartościowego (zamiast karmić go wszystkim co wpadnie)

Kompresja modeli przez destylację wiedzy - metody przenoszenia umiejętności z dużych modeli do mniejszych, które można faktycznie wdrożyć w produkcji

Projektowanie efektywnych architektur - budowa modeli, które osiągają lepsze wyniki przy niższych kosztach obliczeniowych

Jego filozofia badawcza? "Kiedy zasoby sprzętowe są ograniczone, innowacje algorytmiczne stają się kluczem do przełamania wąskich gardeł obliczeniowych." To dokładnie podejście, które DeepSeek stosuje w swoich modelach - firma stawia na efektywność, nie na surową skalę.

Jet-Nemotron i konkurencja z DeepSeek

Gu był kluczowym współautorem Jet-Nemotron - serii modeli z hybrydową architekturą, które osiągają dokładność modeli full-attention przy wyższej efektywności. Wersja 2B-parametrowa pokonała Qwen3, Qwen2.5, Gemma3 i Llama3.2 na benchmarkach MMLU i MMLU-Pro.

Najciekawszy szczegół? Jet-Nemotron osiągnął do 53.6x przyspieszenie generowania na GPU H100 przy kontekście 256K tokenów - wyprzedzając większe modele MoE full-attention, w tym DeepSeek-V3-Small i Moonlight. Teraz autor tej technologii będzie pracował nad konkurencją dla własnego dzieła.

DeepSeek prowadzi intensywną rekrutację przed premierą V4

DeepSeek V4 - co wiemy o premierze

Oficjalna wersja DeepSeek V4 ma zostać wypuszczona w połowie lipca 2026. Firma jednocześnie prowadzi agresywną rekrutację w działach algorytmów, inżynierii, produktu, operacji i inżynierii danych. To sygnał, że premiera nie będzie tylko publikacją modelu - DeepSeek szykuje pełną infrastrukturę wokół V4.

Transfer Gu Yuxiana to ruch strategiczny. Firma, która zbudowała reputację na efektywności kosztowej (DeepSeek V3 był kilkukrotnie tańszy od konkurencji przy porównywalnej jakości), teraz ściąga eksperta od kompresji modeli i optymalizacji danych. Jeśli V4 ma być jeszcze bardziej efektywny - Gu jest właściwą osobą do tego zadania.

Najczęstsze pytania

Kiedy DeepSeek V4 będzie dostępny?

Oficjalna wersja DeepSeek V4 ma zostać wypuszczona w połowie lipca 2026. Firma jednocześnie prowadzi intensywną rekrutację, co sugeruje przygotowania do pełnego wdrożenia, nie tylko publikacji paperu.

Dlaczego transfer Gu Yuxiana jest ważny dla DeepSeek?

Gu specjalizuje się w efektywności modeli AI - selekcji danych, kompresji i optymalizacji architektur. To dokładnie obszary, w których DeepSeek buduje przewagę konkurencyjną, oferując modele tańsze od OpenAI czy Anthropic przy porównywalnej jakości.

Czy Gu Yuxian pracował wcześniej nad konkurencją dla DeepSeek?

Tak. Był kluczowym współautorem Jet-Nemotron, który w benchmarkach wyprzedził DeepSeek-V3-Small. Teraz będzie pracował nad V4 - co pokazuje, jak bardzo DeepSeek ceni jego kompetencje w projektowaniu efektywnych modeli.

Na podstawie: Pandaily