北京
新智元報道
業(yè)界首個國產(chǎn)芯片上跑出的萬億參數(shù)模型LongCat-2.0于近日發(fā)布。
和LongCat-2.0同月發(fā)布的，還有一份獨立升級的——美團LongCat頂尖人才校招計劃。這兩個動作背后，美團爭奪頂尖AI人才的決心，逐漸浮出水面。
大模型競速，爭奪AI頂尖人才
又一家大廠正面加入日益激烈的頂尖AI人才爭奪戰(zhàn)。
6月，美團發(fā)布一項全新人才計劃——LongCat頂尖人才校招。該計劃從美團運行近10年的北斗計劃中獨立出來，意在以更快的速度、更大的投入力度招攬頂尖AI人才。
兩項人才計劃的區(qū)別是：
LongCat頂尖人才校招計劃為LongCat大模型團隊在全球范圍內(nèi)吸引頂尖人才，目標是搭建一支高人才密度的基座大模型團隊，攀登模型能力的最前沿。崗位包括基礎(chǔ)模型、AI Infra、Agentic模型訓(xùn)練、多模態(tài)交互與Embodied AI、模型評測等。
北斗計劃延續(xù)此前定位，除基座大模型相關(guān)崗位單獨拆分出來之外，頂尖技術(shù)人才依然在北斗計劃的框架內(nèi)：面向全球校園精尖人才，覆蓋大模型應(yīng)用、自動駕駛、無人機、具身智能、智能決策等。
美團招聘團隊制定了一系列與市場匹配的人才策略：提供行業(yè)領(lǐng)先的薪酬激勵、提供行業(yè)TOP人均算力、精簡組織層級、團隊間不賽馬。
AI競賽變化速度極快，要爭奪頂尖人才，這支招聘團隊必須對市場的變化做出更靈活、更敏捷的反應(yīng)。
薪酬是反映市場行情波動的一個顯性指標。對于招聘團隊而言，這也是一項確定性的、可調(diào)節(jié)的砝碼。LongCat頂尖人才校招對于薪酬的策略是：以能力、價值貢獻定薪，不設(shè)絕對值限制。
如今，頭部公司都在為同一批年輕人下重注。
頂尖人才，是AI競賽中最關(guān)鍵的資源，這幾乎是所有AI公司的共識。
LongCat業(yè)務(wù)負責(zé)人頻頻出現(xiàn)在各大頂會，與學(xué)生們興奮地交流技術(shù)路線、下一代模型與未來的技術(shù)愿景。
聊天中，這些候選人同樣在意這些問題，在LongCat：
算力是不是充足？
有沒有研究自由？
研究成果能否快速落地？
爭奪頂尖人才，不僅僅是薪酬單一因素的比拼，要留住人才，組織土壤同樣重要。
LongCat組織
扁平、目標第一、內(nèi)部創(chuàng)業(yè)
AI時代的組織范式究竟是什么？沒有標準答案。
但可以肯定的是，各家必須要以全新的組織形態(tài)，為頂尖人才創(chuàng)造「讓創(chuàng)新易于發(fā)生」的土壤。
LongCat團隊試圖創(chuàng)建一個這樣的技術(shù)氛圍：弱化職級、目標第一、緊密協(xié)作、不內(nèi)部賽馬。
「像在公司內(nèi)部創(chuàng)業(yè)。」多位LongCat團隊成員分享。
LongCat團隊討論和決策的第一原則是：先看目標。
團隊的長期目標是「構(gòu)建從數(shù)字世界到物理世界的全球標桿AGI」。在這一目標之下，怎么分配資源、怎么做決策、意見不合時怎么達成共識，都會回歸到目標本身。
LongCat大模型家族
團隊相信，設(shè)立一個正確的目標，這件事就已經(jīng)成功了一半。
至于「研究自由」，LongCat提供行業(yè)TOP的人均算力，有想法，就去驗證——即使這個想法是有爭議的。
LongCat-Next提出最初的想法時，有不少內(nèi)部質(zhì)疑的聲音認為這一技術(shù)路線會造成「視覺上對微小感知任務(wù)的明顯損失」。
這是因為模型訓(xùn)練思路采用了一個不太常規(guī)的技術(shù)選擇：用純離散的方案，去統(tǒng)一表達文本、語音和視覺。
但團隊還是決定放手一試。結(jié)果超出預(yù)期：在OCR這類視覺感知任務(wù)上，在同樣的訓(xùn)練條件下，純離散表達做到了和連續(xù)表達一樣好。
但如果驗證結(jié)果恰恰相反，LongCat團隊會給到容錯空間。
因為，大模型是一門實驗科學(xué)。成功或失敗，都會幫助團隊將拿到更清晰的關(guān)鍵認知。
大模型也是一個系統(tǒng)工程。這意味著，不斷提升模型能力的上限，需要一群優(yōu)秀的人緊密協(xié)同。
在LongCat，大家都在一個團隊里做事，而不是「A團隊給B團隊提需求」。這使得工程與算法團隊緊密協(xié)同，能夠在很多技術(shù)點上做深入的聯(lián)合設(shè)計。
國產(chǎn)卡適配、模型架構(gòu)創(chuàng)新——團隊的諸多技術(shù)突破都在這樣的協(xié)作模式下誕生。
這個團隊的做事風(fēng)格是：把事情做得很扎實、把關(guān)鍵認知拿得很清晰、把基建搭得很牢固。
在此基礎(chǔ)上，還有一個關(guān)鍵點是：執(zhí)行力要快。模型更新速度日新月異，LongCat團隊始終面臨著外部競爭帶來的緊迫感。
在一個「內(nèi)部創(chuàng)業(yè)」的土壤中，會長出什么？
成長的速度。
一位通過AI頂尖人才計劃入職美團的校招生，加入LongCat團隊后參與預(yù)訓(xùn)練工作，畢業(yè)兩年多成為模型預(yù)訓(xùn)練主要負責(zé)人之一，負責(zé)最新萬億參數(shù)模型LongCat-2.0的預(yù)訓(xùn)練工作。
人才的決心，戰(zhàn)略的決心
人才的決心，也是戰(zhàn)略的決心。
美團早在2023年布局大模型，組建LongCat大模型團隊，并在此后的三年，不斷提升模型能力。
「在AI領(lǐng)域，我們的策略是進攻，而不是防守。」美團CEO王興在2026年3月的美團財報會議中說。
這背后有一個關(guān)鍵認知——底層模型能力，是最關(guān)鍵的事。
因此，美團做大模型的起點并不局限于和已有商業(yè)生態(tài)結(jié)合，而在于攀登模型能力的最前沿。
決心自研大模型的這一年，LongCat大模型團隊還有一個戰(zhàn)略選擇：提前布局國產(chǎn)算力集群。
如果只是短期試試水，LongCat團隊完全可以在生態(tài)更成熟、即拿即用的算力上進行模型訓(xùn)練，這樣更快。
但要在長期競爭中贏得優(yōu)勢，保障訓(xùn)練資源，這一看似「慢」的選擇勢在必行。
這也有利于吸引人才：充足的算力資源，意味著讓好想法得到充分驗證的可能性。
明確戰(zhàn)略之后，LongCat團隊的每一年都有明確的主線：
2023年，快速構(gòu)建千億模型的Infra能力，從0到1跑通模型訓(xùn)練流程；
2024年，LongCat團隊已經(jīng)規(guī)模化地將國產(chǎn)卡用起來，跑出更先進、更高效的MoE模型架構(gòu)；
2025年，進一步上推模型訓(xùn)練規(guī)模至數(shù)千億；
2026年，繼續(xù)上推模型訓(xùn)練規(guī)模參數(shù)至萬億水平，探索SOTA水平的Agent和Coding模型……
今年6月底，LongCat-2.0發(fā)布并開源，成為業(yè)界首個在五萬卡國產(chǎn)算力集群上完成全流程訓(xùn)練與推理的萬億參數(shù)模型。
正式版發(fā)布前，LongCat-2.0預(yù)覽版本已通過OpenRouter平臺和longcat.ai面向全球開發(fā)者開放調(diào)用——該模型一度躋身OpenRouter全球大模型調(diào)用量前三。
首個在國產(chǎn)算力集群上跑出來的大模型讓外界意識到，美團對于自研大模型的決心被低估了。
LongCat團隊每發(fā)布一個新模型，都站在一個新的起點上，重新劃定起跑線。
模型能力還在飛速發(fā)展期，誰來定義下一代模型，誰能走在模型能力的「最前沿」，誰能真正抓住這個影響整個世界的機會……
一切都是未知數(shù)。
但毫無疑問，頂尖人才，是這場競賽中最關(guān)鍵的變量。
美團必須拿出誠意。這家大廠用一份頂尖人才計劃，向全球有志于探索大模型前沿的人才發(fā)出邀請——共同構(gòu)建從數(shù)字世界到物理世界的全球標桿AGI。
特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布，本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
