深度求索创始人梁文锋，广东人，17岁考入浙江大学，40岁开源DeepSeek，让全世界都刮目相看

沉默王二 · 科技自媒体 · 昨天

主要观点总结

本文介绍了梁文锋的人生经历及创业历程，包括其在金融和人工智能领域的成就。文章还涉及了线程池的配置和编程学习资源推荐。

关键观点总结

关键观点1: 梁文锋的人生经历

梁文锋从小展现数学天赋，通过高考状元身份考入浙江大学电子信息工程专业。毕业后攻读硕士，研究目标跟踪算法。创业成立幻方量化，利用数学模型和计算机算法进行股票交易，获得巨大成功。后投入AI领域，创立深度求索公司，发布开源推理模型DeepSeek-R1，对全球AI竞争格局产生影响。

关键观点2: 梁文锋的创业项目

幻方量化是一家量化对冲基金公司，利用AI和机器学习技术做出投资决策。深度求索公司则致力于开发通用人工智能（AGI），发布了性能媲美OpenAI的模型的DeepSeek-R1，训练成本更低，源代码开放。

关键观点3: 线程池的配置原则

根据任务类型（CPU密集型或IO密集型）进行线程池配置。CPU密集型任务应尽量减少线程上下文切换，IO密集型任务则可设置更多线程以提高并发。还需根据业务需求和系统资源调整其他参数。

关键观点4: 编程学习资源推荐

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正文

大家好，我是二哥呀。

梁文锋，1985 年出生于广东省湛江市的一个小镇，父母都是小学教师，教语文。但梁文锋从小就展现出了卓越的数学天赋，初中时期就自学完了高中数学课程。

可能有些人会存在这样一个误区：语文不重要，数理化最重要。

但我认为语文是阅读理解的基础。只有你把题目读懂了，搞清楚这道题背后的因果关系，那你才有可能把这道题解出来。

当然了，这也可能只是我的一种偏见。

2002 年，17 岁的梁文锋以吴川一中高考状元的身份考入浙江大学电子信息工程专业。

一说到高考状元，那必须是妥妥的学霸，经历过高考的小伙伴应该都清楚，状元的含金量。

不能偏科，并且每一门的成绩都必须离满分很近才有机会。

本科毕业后，梁文锋又接着读了个硕士，师从项志宇教授，研究目标跟踪算法。

大家也可以在浙江大学的教师主页看到项志宇教授的信息，随着 DeepSeek 的出圈，项教授的邮箱不知道能不能顶住高并发的压力。

毕竟这初试成绩已经出分了，有不少考入浙大的小伙伴应该会倾向于选择项教授作为自己的导师。

目标跟踪算法是啥？

简单说，就是教计算机怎么“看”东西，比如自动驾驶里的识别路标，或者监控视频里的追踪目标。这些技术现在听起来稀松平常，但在当时可是前沿中的前沿。

硕士毕业后，梁文锋没像大多数人那样去大公司打工，而是选择了创业。一开始，是自己一个人研究的，研究清楚后，2015 年，他和朋友一起创立了幻方量化，这是一家量化对冲基金。

量化对冲是啥？

通俗点说，就是用数学模型和计算机算法来进行股票交易。

幻方量化用 AI 和机器学习技术来做投资决策，结果大获成功。

2021 年，幻方量化的管理资产规模就超过了 1000 亿，1000 亿啊，1000 个小目标啊！

不愧是学霸，不仅脑子好使，还会赚钱，妥妥的人生赢家。

但梁文锋不是那种赚了钱就躺平的人。2021 年，他对人工智能产生了浓厚的兴趣，并投入巨资购买了数千块英伟达的 GPU 来做实验。

GPU是啥？

就是显卡，但不是用来打游戏的，而是用来训练 AI 模型的超级计算机。

梁文锋玩起来 AI 也是大手笔，估计他买 GPU 的时候，英伟达的销售都笑得合不拢嘴。

2023 年，梁文锋正式创立深度求索公司，目标是开发通用人工智能——AGI。

AGI 是啥？

简单点说，就是那种能像人一样思考的 AI，不仅仅是会下棋或者识别图片，而是能理解、学习、推理，甚至有创造力的那种。

2025 年 1 月，深度求索发布了开源推理模型 DeepSeek-R1，性能媲美 OpenAI 的顶级模型，但训练成本只有 OpenAI 的 1/30，而且源代码完全开放。

这下可把全球科技界震得七荤八素：

英伟达等公司的市值蒸发了数千亿美元。
DeepSeek 迅速登顶 App Store 免费应用榜榜首，成为全球用户都在追捧的 AI 工具。

这简直就是国产 AI 的逆袭，让全世界都刮目相看。

不愧是学霸，不仅会赚钱，还会搞技术，简直是全能型选手。

从小镇少年到浙江大学高材生，从金融领域的先锋到 AI 行业的领军人物，梁文锋的经历堪称传奇。

他不仅在金融界创造了奇迹，更通过 DeepSeek 重塑了全球 AI 的竞争格局。

他的故事，不仅仅是国产科技崛起的缩影，也是对个人才华与远见的最佳诠释。

正如梁文锋在朋友圈写下的那句：“旧世界分崩离析，新时代正在光速到来。”

你我皆凡人，但都应该去做追光的人。

后端八股一道

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61.线程池的线程数应该怎么配置？

首先，我会分析线程池中执行的任务类型是 CPU 密集型还是 IO 密集型？

①、对于 CPU 密集型任务，我的目标是尽量减少线程上下文切换，以优化 CPU 使用率。一般来说，核心线程数设置为处理器的核心数或核心数加一是较理想的选择。

②、对于 IO 密集型任务，由于线程经常处于等待状态，等待 IO 操作完成，所以可以设置更多的线程来提高并发，比如说 CPU 核心数的两倍。

最后，我会根据业务需求和系统资源来调整线程池的其他参数，比如最大线程数、任务队列容量、非核心线程的空闲存活时间等。

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    cores, // 核心线程数设置为CPU核心数
    cores * 2, // 最大线程数为核心数的两倍
    60L, TimeUnit.SECONDS, // 非核心线程的空闲存活时间
    new LinkedBlockingQueue<>(100) // 任务队列容量
);

ending

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最后，把二哥的座右铭送给大家：没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。