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Claude團隊喜提清華物理學霸姚順宇!兩個Yao Shunyu都投身大模型了

CEO:物理學家學AI就是快

金磊 夢晨 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

清華物理系傳奇特獎得主Yao Shunyu,正式投身大模型,加入Anthropic的Claude團隊。

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有意思的是,另一位Yao Shunyu,今年剛剛加入隔壁OpenAI

注意別搞混哦,前者是學物理的姚順宇,后者是學計算機的姚順雨(手動狗頭)

這次加入Anthropic的姚順宇,此前就可謂是名聲大噪,本科期間就在凝聚態物理領域做出突破性貢獻。

具體而言,他首次在國際上給出了關于非厄米系統的拓撲能帶理論,并準確預測了相關現象。

此外,他還定義了兩個新的物理概念,這些工作都發表在了世界物理頂級期刊Phys. Rev. Lett.上。

其研究的含金量之高,甚至有位211大學副教授給出過這樣的評價:

我們這邊即使是教授,也沒有能超過姚順宇同學目前本科期間的物理水平的。

在清華本科畢業之后,姚順宇便去斯坦福攻讀博士。

從領英的履歷來看,他在今年畢業之后有2個動態的變化,一個是到加州伯克利做了幾個月博士后,再之后就正式加入了Anthropic

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而在今年8月加入OpenAI的姚順雨,同樣也是來自清華,是姚班學霸+聯席會主席(還是個Rapper)。

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和搞物理的姚順宇一樣,姚班的姚順雨在科研上的成就也是具備不小的影響力:

  • 思維樹(Tree of Thoughts):讓LLM反復思考,大幅提高推理能力。
  • SWE-bench:一個大模型能力評估數據集。
  • SWE-agent:一個開源AI程序員。

毫不夸張的說,幾乎每項研究都在圈里產生了不小的漣漪;并且非常明顯的一點是,它們都是深深圍繞著大模型而展開。

而現如今,兩位同為清華出身,同叫Yao Shunyu的人,在AI大模型上相匯了。

那么除了這兩位Yao Shunyu,清華青年一代還有哪些人才投身大模型?

清華搞大模型的還有誰?

說到這個話題,不得不提的還有馬騰宇陳丹琦

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倆人當年是同班同學,清華姚班2008級校友,并且之后都拿了具有“諾獎風向標”之稱的斯隆獎。

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馬騰宇博士就讀于普林斯頓大學,導師是理論計算機科學家、兩屆哥德爾獎得主Sanjeev Arora教授。

博士畢業后,MIT、哈佛、斯坦福等頂尖高校都給了他助理教授的Offer,馬騰宇最終選擇了斯坦福。

去年年底,馬騰宇還正式宣布大模型創業了——創立Voyage AI,透露將帶隊打造目前最好的嵌入模型,還會提供專注于某個領域或企業的定制化模型。

斯坦福人工智能實驗室主任Christopher Manning、AI領域著名華人學者李飛飛等三名教授擔任Voyage AI的學術顧問。

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陳丹琦這邊,清華姚班完成本科學業后,2018年又在斯坦福大學拿下博士學位,主攻NLP,最終成為普林斯頓大學計算機科學系助理教授、普林斯頓語言與智能項目副主任,共同領導普林斯頓NLP小組。

其個人主頁顯示,“這些天主要被開發大模型吸引”,正在研究主題包括:

  • 檢索如何在下一代模型中發揮重要作用,提高真實性、適應性、可解釋性和可信度。
  • 大模型的低成本訓練和部署,改進訓練方法、數據管理、模型壓縮和下游任務適應優化。
  • 還對真正增進對當前大模型功能和局限性理解的工作感興趣,無論在經驗上還是理論上。
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除了這兩位,業界、學術界姚班校友在搞大模型的還有很多。

之前火爆全網的大模型原生應用《完蛋!我被大模型包圍了》及其續作《我把大模型玩壞了》,就是由姚班學霸帶隊開發的。

游戲作者范浩強,曠視6號員工。當年以IOI金牌、保送清華姚班、高二實習等傳奇事跡被譽為天才少年。如今他已是曠視科技研究總經理,谷歌學術h-index 32的行業大佬。

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

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Tensor Programs VI是xAI創始成員、丘成桐弟子楊格(Greg Yang)之前Tensor Programs系列工作的延續,論文重點探討了“如何訓練無限深度網絡”。

據說Tensor Programs相關成果,在GPT-4中已有應用。為解讀論文,楊格本人當時還專門在X上進行了一場直播分享。

共同一作Dingli Yu,本科畢業于清華姚班,目前Dingli Yu也快要在普林斯頓計算機科學系博士畢業了。

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還有很多很多…………

那么回到這次搞物理的姚順宇加入Anthropic,還有一個話題值得說道說道——Why change

Anthropic創始人:物理學家學AI就是快

學物理轉行AI,其實已經是學術界的一個“傳統藝能”。

畢竟被譽為“人工智能教母”的李飛飛,就是從物理轉向研究計算機視覺的一個鮮明例子。

她在普林斯都研究物理的過程中意識到,宇宙的根本問題不只是物理,還可以是關于生命與智能的。

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這次姚順宇加入的Anthrophic AI,里面物理出身的研究員尤其不少。

創始人Dario Amodei自己就是物理學家,本科斯坦福物理專業,博士普林斯頓生物物理專業,可以算是李飛飛的師弟。

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轉折點在博士畢業第三年,Dario Amodei加入百度,曾與吳恩達一起工作,解決語音識別和自然語言處理中的問題,后來就在AI這條路上一路走到今天了。

Anthrophic AI招人也對物理背景的人才確實也有偏好,創始人去年8月還在一檔節目中解釋過理由:

……部分原因是物理學家學東西非常快。如果我們雇一個擁有物理博士學位的人,他們中的大部分可以快速學習機器學習并做出貢獻。

我們的幾位創始人,Jared Kaplan、Sam McCandlish,包括我自己,都是物理學家。現在團隊里可能有30-40個物理學家。

機器學習仍然不是一個非常有深度的領域(a field that has an enourmous amount of depth),所以他們能夠很快上手。

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隔壁OpenAI也不乏物理專業出身的人才,如Sora團隊中就有北大物理系校友靖禮

Sora這類視頻生成模型,也被定義為“物理世界的模擬器”。其背后的擴散模型,靈感更是從物理中的熱力學借鑒而來。

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……

不過要說今年“物理”和“人工智能”兩個詞聯系最緊密的一次,莫過于剛剛頒發的諾貝爾物理獎了。

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在頒獎活動中,諾獎組委會特別提到:

物理學為機器學習的發展貢獻了工具,相應的,現在機器學習也惠及了物理研究。

例如,機器學習長期應用于希格斯粒子發現等諾獎領域,用于處理海量數據;它還可用于減少引力波測量中的噪聲,或搜尋系外行星。

近年來,這項技術還開始被用于計算和預測分子及材料的性質,如計算決定蛋白質功能的分子結構,或設計性能更佳、可用于高效太陽能電池的新型材料。

只能說以后,科學發展到今天,學科之間的融合趨勢會越來越明顯了。

往好了想,只要有能力,學什么都不耽誤跟上時代的潮流。

往壞了想,其他學科的人才可以隨時跨界來卷你。

最后,附上英偉達科學家Jim Fan總結的“AI技術與相關物理原理對應表”。

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參考鏈接:
[1]https://www.linkedin.com/in/shunyu-yao-204158285/
[2]https://www.youtube.com/watch?v=Nlkk3glap_U

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