文 | 游戏茶馆 文 | 游戏茶馆 金九银十秋招🔥季，也是求职者们“学历焦虑”的高发季。 这个话题有些微🚀妙——曾看过一个制作人的简历，他毕业于一家不太显眼的大专院校😘；扒一扒游戏公司老板、高管、制作人们的背景，有不少人毕业于名😘不见经传的学校，甚至肄业。但对如今许多因学历而被筛进人才库的🤯毕业生来说，这可能是无法复现的“时代红利”。 一则推文😂前阵子转得挺热：一位顶级985毕业的优秀同学，入职两年时间参🥳与了多个S级游戏项目，受到部门同事一致好评——然后成功从外包👍转成了派遣。文章本意是想说明员工有宽阔的内部转正、上升通道，😀但架不住读者的发散联想，最后默默删除。 有一位游戏公司👏老板曾告诉我，他觉得太精致的教育背景反而会让一名游戏人远离大🌟众——“可以不学那么多，但不能不接地气儿”。 归根结底⭐，游戏是审美、工业、管理的复杂综合体，因此有关“高学历”和“😅做出好游戏”之间究竟有什么关系，我们总是很难获得具有确定性的🤗回答。 本期“游茶圆桌”，我们找来了游戏公司老板、HR😅、行业投资人……从多个视角聊了聊：学历这件事儿，对做游戏来说🤔究竟有多重要？ ▍热脉游戏创始人 CEO 李譞 👏作为一名公司管理者，我个人喜欢招聘高学历的人。 在我看😊来，高学历背后代表的是一种“攻坚能力”。考学深造本身是一件非🥳常考验耐力和自律的事情，能坚持下来的人，往往在抗压性和目标感🙌上更强。如果雇主能理性辨别，不被“镀金光环”带偏，那真正留下❤️来的高学历人才，大概率是实战中比较能扛事的那一类。所以，高学🥳历在我眼中，确实存在一定优势。 但在游戏行业，高学历就😜一定比普通学历“好用”吗？未必。 举个直接的例子：一个😜外语专业的海归研究生，能比一个精通3D制作的专科生更能承担美🔥术重任吗，能比一个配表十年的普通院校毕业的策划更懂数值吗？显😁然不能。 游戏开发是一个融合逻辑、审美、体验、感官等多😀维度的创作过程。在这一行里，“大神”往往比“高学历者”稀缺得😀多。 ▍前游戏投资人 高成志 投资并非筛简历，学👏历只是创始人/制作人个人经历的一环，相较于标签化的片面印象，🚀更重要的制作人在面对重大抉择时的心态、逻辑和反思。 毕😂竟创业开发游戏，不免要面对一系列来自设计、招聘、执行、合作等🔥“意料之外”的状况，投资人的诉求就是通过深挖过往经历来对制作🥳人建模，多大程度信任TA能搞定这些问题。 回到学历本身😊，不可否认高学历（教育程度/学校名气/专业匹配）的确会留下不👏错的印象，背后可能意味着人蛮聪明、更早接触游戏产业（校友圈）😘。对于年轻些的开发者，如果曾在海外深造，譬如日韩的教学会更贴🤩近实际开发要求、北美则会提供Prototype原型开发的实践😂环境，这些也会考虑作为热爱游戏创作的佐证。 展开全文 😀 不过，理想条件总是期待“高学历+游戏阅历丰富+还很热爱😊折腾创作”，以及背后更早就对个人发展有着坚定和热情的想法。但😅这也有很强的时代性，譬如10年左右入行往往都是开拓者，拼的都🎉是胆识和执行，英雄不问出处，揪着学历不放就显得项目经历没啥可🙌说…… 但20年左右入行就自然看着更“卷”，产业逐渐成熟后的😴招聘体系，不免会促进整体学历提升的现象。 说到底，事在🤗人为，学历也只是人生经历的一部分，更重要的还是在学生时代，发😍自内心地去玩过什么、读过什么、体验过什么、折腾过什么——这些😅朴素的生活和观察才构成了作为制作人日后的创作源泉。 ▍⭐资深HRBP 史徐照 游戏产业的本质还是亚文化和后现代🌟性（解构主义）的，学历却是社会发展工业化现代性的产物，两者是👏有一定冲突性的。所以早年的从业者并没有普遍高学历的标签。但随🤗着游戏产业被资本的重视与加速，很多企业和管理者其实日常在解决😎游戏内容创作和效率之间平衡的一个问题。人在下意识认知一个陌生😊事物时，往往是贴标签式的。这使得近似能力的学历标签被摆到了人😀才选拔更高权重的位置。人力资源招聘这件事情从常理来说更偏向于😍效率（一般人力资源的从业者也并不具备创作者属性）更多被赋予了🤔模糊过滤和模糊选择的功能使命，导致进一步强化了对人的标签选择😴（学历）。 游戏的本质是跨学科的复杂创作，这个领域其实👏没有什么必胜的方法论，我们去观察人除了这人对于岗位的胜任和诸🤯多标签的匹配。还要看外在和内在两个层面： 1、外在，这🎉个人在创作上有什么不可培养的天赋，例如：非常不错的机制创新能🙌力，天赋异禀的审美等。这部分是现代性的科班教学里无法工业化生👍产、或者说有严重缺失的。其他工业化的流程更多是信息差，在具备😆一定学习能力的人群里，其实并不是难事。 2、内在，是否😢认为从业这件事情更多的是使命或者有着更强的愿景驱动，他对于自😂己成为一个从业者是不是有根本的身份认同。从内在驱动力的角度来👏说，因为点燃一个人是不容易的，更希望一个人能自我驱动并追求卓🙌越。 总之学历是一个对人才选拔来说好用的工具，但在选拔😍这件事情上，其实需要HR和求职者双向奔赴，一方面是HR去了解😍目前行业创作的平均水平和项目目前的真实需求，从而更好的甄选有🌟匹配能力的求职者。另一方面，还是希望求职者能够在简历这件事情😍上更贴合行业的特质，提升对自己职业身份的认同感，展示更多自己🙄探索和积累，比如更好的作品集，更加贴合项目本身的自我介绍等等😍。当然这几年越来越意识到岗前培训的重要性，很多时候只是因为信😆息差，一些有能力和潜质的人和岗位失之交臂。 赠予同行和👏求职一句话：拥抱行业本质的后现代性，又包容和适应商业公司的现❤️代性。 ▍知乎答主 crow乌鸦 学历其实不是那😂么重要。顶尖学府的人做出来的不一定比高中毕业做出来的好。 🤗 因为游戏可以算是一只艺术体系。玩法美工这种，得靠巧思，而🤔不是通过学习能学出来的。如果一个人很有这方面的天赋，他还有一🙌定的技术，就有机会做出来很好的游戏。 ▍行业老兵 Lu😀ke 大专毕业，还有机会做制作人吗？我觉得是有，只是对😡比是十几年前那种鱼跃龙门、寒门贵子的童话故事变少了，一个行业🤗充分竞争和进步之后不都这样。 学历挺重要的 这么多年行⭐业本来就是向专业化和科班化前进的，虽然都说不以学历论英雄，但🤗是学历本身也是潜力和学习能力的证明。 不过从始至终我都⭐觉得进入游戏行业是为了做一个好设计师、好工程师，而不是一个头🥳衔，成为制作人本身是为了能够调动更多资源来实现自己想要实现的🤗内容。本末倒置就不太好了，如果一个人想成为制作人只是因为有更😊光鲜的头衔、混更高的工资，接触更高端的圈子，那我觉得其实还是😆别来霍霍游戏行业了，毕竟快挤不下了。 ▍知乎答主 星海😢游人 公司体系里学历需求是用来卡住大量基础知识储备不足😉的、希望从业人员的一种手段。 对于游戏制作本身来说，学😡历的重要性要远低于知识宽度和深度。尤其是一些可能会和专业知识😂挂钩的内容，至少要做到在专业领域人士眼里没犯错，在非专业玩家😘受众眼中可信服、可接受。 简单说这行就是学历不如阅历，😜说服力大于逼格。 ▍广州帮牛马执行 大专毕业还有🙄机会做制作人吗？ 1、先明确什么是制作人。追根溯源，制🤩作人本质还是管理岗，主要负责把握游戏核心体验+统筹项目全局+😴对老板汇报，理想状态下是项目的无限责任人。但实际工作中，制作👍人和制作人之间的差别非常大，有些像是策划，有些像是商务，有些😂像是执行，经得起评价的制作人非常少。 2、做制作人，得🥳看想做什么样项目的制作人： 如果是大项目，那就需要能在😍多个关键节点跳过职业卡点，在专业线走到极致后转型制作人。 😜 而如果是小项目，譬如小而美的手游或者小程序等，这种制作人⭐带小团队拉小投资赚小钱，往往从一个能长线存活的项目的数值策划🙌中走出来，不断复刻小而美的商业模式从而走向成功。 如果😆是单机或者独游，任何时候任何地点都能立地转职，只需要专注于游🤔戏本身，不断推动游戏完成度即可，不会代码就学代码，不会画画就💯学画画，没钱就去找钱。 3、从上述的路径来说，学历低不🤩可能在大项目当制作人，如果没有特殊的价值与强大的关系运作甚至😡不可能加入大项目。 大专毕业可以在小项目当制作人，但难🎉度可能比考本科大无数倍，因为需要顽强的职业生命力以及天命之子😍般气运，而游戏行业大部分人都缺乏这两样东西，它跟学历没有任何😁关系。 最后，单机与独游不设任何门槛，也普遍地不歧视任🥳何人，只考验一个人是否能持之以恒地发大愿。返回搜狐，查看更多😆

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多