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Claude团队喜提清华物理学霸姚顺宇,两个Yao Shunyu都投身大模型了

作者:量子位发布时间:2024-10-28

清华物理系传奇特奖得主Yao Shunyu,正式投身大模型,加入Anthropic的Claude团队。

有意思的是,另一位Yao Shunyu,今年刚刚加入隔壁OpenAI

注意别搞混哦,前者是学物理的姚顺宇,后者是学计算机的姚顺雨。(手动狗头)

这次加入Anthropic的姚顺宇,此前就可谓是名声大噪,本科期间就在凝聚态物理领域做出突破性贡献。

具体而言,他首次在国际上给出了关于非厄米系统的拓扑能带理论,并准确预测了相关现象。

此外,他还定义了两个新的物理概念,这些工作都发表在了世界物理顶级期刊Phys. Rev. Lett.上。

其研究的含金量之高,甚至有位211大学副教授给出过这样的评价:

我们这边即使是教授,也没有能超过姚顺宇同学目前本科期间的物理水平的。

在清华本科毕业之后,姚顺宇便去斯坦福攻读博士。

从领英的履历来看,他在今年毕业之后有2个动态的变化,一个是到加州伯克利做了几个月博士后,再之后就正式加入了Anthropic

而在今年8月加入OpenAI的姚顺雨,同样也是来自清华,是姚班学霸+联席会主席(还是个Rapper)。

和搞物理的姚顺宇一样,姚班的姚顺雨在科研上的成就也是具备不小的影响力:

思维树(Tree of Thoughts):让LLM反复思考,大幅提高推理能力。

SWE-bench:一个大模型能力评估数据集。

SWE-agent:一个开源AI程序员。

毫不夸张的说,几乎每项研究都在圈里产生了不小的涟漪;并且非常明显的一点是,它们都是深深围绕着大模型而展开。

而现如今,两位同为清华出身,同叫Yao Shunyu的人,在AI大模型上相汇了。

那么除了这两位Yao Shunyu,清华青年一代还有哪些人才投身大模型?

清华搞大模型的还有谁?

说到这个话题,不得不提的还有马腾宇陈丹琦

俩人当年是同班同学,清华姚班2008级校友,并且之后都拿了具有“诺奖风向标”之称的斯隆奖。

马腾宇博士就读于普林斯顿大学,导师是理论计算机科学家、两届哥德尔奖得主Sanjeev Arora教授。

博士毕业后,MIT、哈佛、斯坦福等顶尖高校都给了他助理教授的Offer,马腾宇最终选择了斯坦福。

去年年底,马腾宇还正式宣布大模型创业了——创立Voyage AI,透露将带队打造目前最好的嵌入模型,还会提供专注于某个领域或企业的定制化模型。

斯坦福人工智能实验室主任Christopher Manning、AI领域著名华人学者李飞飞等三名教授担任Voyage AI的学术顾问。

陈丹琦这边,清华姚班完成本科学业后,2018年又在斯坦福大学拿下博士学位,主攻NLP,最终成为普林斯顿大学计算机科学系助理教授、普林斯顿语言与智能项目副主任,共同领导普林斯顿NLP小组。

其个人主页显示,“这些天主要被开发大模型吸引”,正在研究主题包括:

检索如何在下一代模型中发挥重要作用,提高真实性、适应性、可解释性和可信度。

大模型的低成本训练和部署,改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。

还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣,无论在经验上还是理论上。

除了这两位,业界、学术界姚班校友在搞大模型的还有很多。

之前火爆全网的大模型原生应用《完蛋!我被大模型包围了》及其续作《我把大模型玩坏了》,就是由姚班学霸带队开发的。

游戏作者范浩强,旷视6号员工。当年以IOI金牌、保送清华姚班、高二实习等传奇事迹被誉为天才少年。如今他已是旷视科技研究总经理,谷歌学术h-index 32的行业大佬。

马斯克xAI首个研究成果——Tensor Programs VI,共同一作中也有姚班校友的身影。

Tensor Programs VI是xAI创始成员、丘成桐弟子杨格(Greg Yang)之前Tensor Programs系列工作的延续,论文重点探讨了“如何训练无限深度网络”。

据说Tensor Programs相关成果,在GPT-4中已有应用。为解读论文,杨格本人当时还专门在X上进行了一场直播分享。

共同一作Dingli Yu,本科毕业于清华姚班,目前Dingli Yu也快要在普林斯顿计算机科学系博士毕业了。

还有很多很多…………

那么回到这次搞物理的姚顺宇加入Anthropic,还有一个话题值得说道说道——Why change

Anthropic创始人:物理学家学AI就是快

学物理转行AI,其实已经是学术界的一个“传统艺能”。

毕竟被誉为“人工智能教母”的李飞飞,就是从物理转向研究计算机视觉的一个鲜明例子。

她在普林斯都研究物理的过程中意识到,宇宙的根本问题不只是物理,还可以是关于生命与智能的。

这次姚顺宇加入的Anthrophic AI,里面物理出身的研究员尤其不少。

创始人Dario Amodei自己就是物理学家,本科斯坦福物理专业,博士普林斯顿生物物理专业,可以算是李飞飞的师弟。

转折点在博士毕业第三年,Dario Amodei加入百度,曾与吴恩达一起工作,解决语音识别和自然语言处理中的问题,后来就在AI这条路上一路走到今天了。

Anthrophic AI招人也对物理背景的人才确实也有偏好,创始人去年8月还在一档节目中解释过理由:

……部分原因是物理学家学东西非常快。如果我们雇一个拥有物理博士学位的人,他们中的大部分可以快速学习机器学习并做出贡献。

我们的几位创始人,Jared Kaplan、Sam McCandlish,包括我自己,都是物理学家。现在团队里可能有30-40个物理学家。

机器学习仍然不是一个非常有深度的领域(a field that has an enourmous amount of depth),所以他们能够很快上手。

隔壁OpenAI也不乏物理专业出身的人才,如Sora团队中就有北大物理系校友靖礼

Sora这类视频生成模型,也被定义为“物理世界的模拟器”。其背后的扩散模型,灵感更是从物理中的热力学借鉴而来。

……

不过要说今年“物理”和“人工智能”两个词联系最紧密的一次,莫过于刚刚颁发的诺贝尔物理奖了。

在颁奖活动中,诺奖组委会特别提到:

物理学为机器学习的发展贡献了工具,相应的,现在机器学习也惠及了物理研究。

例如,机器学习长期应用于希格斯粒子发现等诺奖领域,用于处理海量数据;它还可用于减少引力波测量中的噪声,或搜寻系外行星。

近年来,这项技术还开始被用于计算和预测分子及材料的性质,如计算决定蛋白质功能的分子结构,或设计性能更佳、可用于高效太阳能电池的新型材料。

只能说以后,科学发展到今天,学科之间的融合趋势会越来越明显了。

往好了想,只要有能力,学什么都不耽误跟上时代的潮流。

往坏了想,其他学科的人才可以随时跨界来卷你。

最后,附上英伟达科学家Jim Fan总结的“AI技术与相关物理原理对应表”。

参考链接:

[1]https://www.linkedin.com/in/shunyu-yao-204158285/

[2]https://www.youtube.com/watch?v=Nlkk3glap_U

本文来自微信公众号“量子位”,作者:金磊 梦晨,36氪经授权发布。


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