吴宇(yu)怀微信公(gong)众号“建德发布(bu)”

2015年，吴宇(yu)怀以满绩点的成绩，毕业于(yu)加拿大(da)纽布(bu)伦斯威克大(da)学(xue)；2021年，博士毕业于(yu)多伦多大(da)学(xue)机器学(xue)习专业，做过“深(shen)度学(xue)习之父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的学(xue)生。博士期间，他还(hai)曾在谷(gu)歌(ge)DeepMind和OpenAI实习，此后在谷(gu)歌(ge)任职并同时在斯坦福做博士后研究(jiu)。

在2016年NIPS大(da)会时，吴宇(yu)怀有三篇联合署名为第一作(zuo)者的论文被接受。创办(ban)于(yu)1987年的NIPS大(da)会是机器学(xue)习领域(yu)的世界顶级(ji)大(da)会。2017年的报道显示，当年仅有七位华人学(xue)生荣获谷(gu)歌(ge)博士生奖研金，就读于(yu)多伦多大(da)学(xue)的吴宇(yu)怀就位列其中(zhong)。

吴宇(yu)怀的主要(yao)研究(jiu)方向是打造具备推理能力的机器，是自训(xun)练(lian)增强推理模型STAR、语言(yan)模型Minerva、定理证明器Alpha Geometry等项目的作(zuo)者或核心贡献者，在国际顶会发表过诸(zhu)多论文，比如在《Nature》上发表论文《Solving Olympiad Geometry Without Human Demonstrations》。这篇论文详细(xi)描述了(le)Alpha Geometry项目的设计和成效。论文讨论了(le)如何通过合成大(da)量(liang)的定理和证明来训(xun)练(lian)AI模型，以解决高(gao)难度的几(ji)何问题，标志(zhi)着AI在数学(xue)推理领域(yu)的一个(ge)重要(yao)突破。

2022年10月，吴宇(yu)怀曾在机器之心组织的线上分(fen)享中(zhong)介绍(shao)称，他立志(zhi)于(yu)创造一个(ge)善于(yu)推理的人工智能，用于(yu)解决所(suo)有数学(xue)难题。“我们(men)不想创建一种只会像人一样说话的语言(yan)模型。”吴宇(yu)怀说道，“我们(men)希(xi)望它明白(bai)它在说什么(me)。”

2023年7月，xAI成立，吴宇(yu)怀加入并担任联合创始人。他X账号首页至今置顶着当天的一条内容：“解决数学(xue)问题，了(le)解宇(yu)宙本(ben)质。”

X网站截图

新安江一小方艳云老师当时担任吴宇(yu)怀的班主任，据她回(hui)忆，“他在班里是班长，从(cong)小就很稳重，是一个(ge)很自律、很上进的男孩(hai)。”

当时担任吴宇(yu)怀数学(xue)老师的建兰中(zhong)学(xue)校(xiao)长陆韵表示，“他的数学(xue)非常好，学(xue)习很会思考，也(ye)很轻松。”陆校(xiao)长记得，初中(zhong)时，吴宇(yu)怀研究(jiu)一道数学(xue)难题，“死磕”了(le)一天后成功解出(chu)。当时，他加了(le)八条辅助线。此外，吴宇(yu)怀在初中(zhong)时语文也(ye)非常出(chu)色，还(hai)是语文课代表。

占据发布(bu)会舞(wu)台(tai)“C位”的另一名华人科学(xue)家吉米·巴也(ye)是xAI的初创团队成员之一。

公(gong)开信息显示，吉米·巴是多伦多大(da)学(xue)计算机科学(xue)助理教授，他博士毕业于(yu)多伦多大(da)学(xue)，曾师从(cong)杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）攻读博士学(xue)位，同时他也(ye)做过吴宇(yu)怀的老师。

吉米·巴的主要(yao)研究(jiu)方向为用于(yu)深(shen)度神经网络的高(gao)效学(xue)习算法，其研究(jiu)兴趣也(ye)包括强化学(xue)习、自然语言(yan)处理和人工智能等领域(yu)。

吉米·巴在学(xue)术界以其扎(zha)实的理论功底著称，他是训(xun)练(lian)深(shen)度学(xue)习模型的首选算法之一Adam optimizer的开发者。Adam optimizer即自适应矩估计优化器，是深(shen)度学(xue)习常用算法，由吉米·巴和另一名科学(xue)家在2014年提出(chu)。他的博士论文奠(dian)定了(le)许多现代AI训(xun)练(lian)方法的基础(chu)。

2016年，吉米·巴获得了(le)Facebook机器学(xue)习研究(jiu)生奖学(xue)金。2023年2月，他荣获斯隆研究(jiu)奖。

吉米·巴个(ge)人主页

xAI创始团队四成是华人

值得注意的是，xAI于(yu)2023年7月成立时公(gong)布(bu)的12人初创团队名单中(zhong)，除吴宇(yu)怀和吉米·巴外还(hai)有三名华人，分(fen)别为杨格（Greg Yang）、张国栋（Guodong Zhang）和戴子航(hang)（Zihang Dai）。这也(ye)意味着，xAI创始团队里华人的比例高(gao)达四成。如果考虑到(dao)马(ma)斯克也(ye)“占了(le)一个(ge)名额”，那么(me)剩下11人里，华人比例几(ji)乎达到(dao)一半。

相比之下，开发ChatGPT的研究(jiu)员中(zhong)，华人占比约为五分(fen)之一。有行业资深(shen)专家当时对这一现象评价称，“中(zhong)国人占五分(fen)之一的话是平均(jun)水平”，可是xAI已经远(yuan)远(yuan)超过了(le)这个(ge)数字。

xAI的12名初创团队中(zhong)有5名华人。xAI网站截图

据公(gong)开报道显示，杨格出(chu)生于(yu)湖南，初中(zhong)开始前往(wang)美国学(xue)习，本(ben)科和硕士学(xue)位都在哈佛大(da)学(xue)数学(xue)系攻读，期间师从(cong)丘成桐教授。2018年，杨格曾获得本(ben)科生数学(xue)领域(yu)最高(gao)荣誉摩根奖提名。

从(cong)哈佛毕业时，杨格本(ben)打算入职谷(gu)歌(ge)，但丘成桐劝他，“谷(gu)歌(ge)这种很差的公(gong)司就不要(yao)去了(le)”。随后，丘成桐向微软研究(jiu)院的负责人沈向洋(yang)推荐了(le)杨格，沈向洋(yang)则安排了(le)菲尔兹奖得主麦克对杨格进行面(mian)试。

麦克面(mian)试后赞叹不已，称这个(ge)年轻人“非常出(chu)色”。沈向洋(yang)当时就对杨格讲：“你把谷(gu)歌(ge)的Offer拿来给我看一看，我给你加一块钱，就来微软吧。”

2019年，杨格与丘成桐合影。杨格X网站账号

在入职微软后，杨格担任微软雷蒙德研究(jiu)院的研究(jiu)员，曾参与过微软与OpenAI在大(da)模型上的合作(zuo)。在微软期间，杨格的重要(yao)成果之一是开发“张量(liang)程序(xu)”（Tensor Programs）框(kuang)架，其中(zhong)还(hai)用GPT-3对所(suo)提出(chu)的超参数迁移方法进行了(le)验证，相关论文已收录于(yu)NeurIPS、ICML等顶会。

作(zuo)为杨格的重点研究(jiu)项目，“张量(liang)程序(xu)”的长期目标是开发大(da)规模深(shen)度学(xue)习的“万物理论”，也(ye)就是找到(dao)一种理论上的规则，可以真正理解AI大(da)模型的行为。这一理论在AI领域(yu)具有革命性(xing)意义，能够优化大(da)规模神经网络的训(xun)练(lian)方式，提高(gao)AI模型的泛化能力。

杨格的研究(jiu)方向深(shen)受数学(xue)驱动。当时，xAI官(guan)宣成立后，杨格曾迅速发布(bu)推文称：“深(shen)度学(xue)习的数学(xue)是深(shen)奥、美丽(li)而又非常有效的。发展出(chu)适用于(yu)大(da)型神经网络的‘万物理论’将对将人工智能提升到(dao)新水平起到(dao)关键作(zuo)用。反过来，这种人工智能将使(shi)每个(ge)人都能以前所(suo)未(wei)有的方式理解我们(men)的数学(xue)世界。数学(xue)用于(yu)人工智能，人工智能用于(yu)数学(xue)！”

此外，xAI初创团队中(zhong)的张国栋和戴子航(hang)均(jun)是在国内本(ben)科毕业后，才(cai)前往(wang)美国进行的深(shen)造。

张国栋本(ben)科毕业于(yu)浙江大(da)学(xue)信息工程专业，随后前往(wang)多伦多大(da)学(xue)攻读硕士和博士学(xue)位，并于(yu)2022年毕业后加入DeepMind。他在神经网络优化和强化学(xue)习方面(mian)有深(shen)厚的研究(jiu)积累。

张国栋的研究(jiu)风格兼(jian)具理论深(shen)度和工程实践能力，他不仅发表了(le)大(da)量(liang)高(gao)质量(liang)论文，同时也(ye)参与了(le)多个(ge)前沿AI项目的研发。加入xAI之后，他的研究(jiu)方向主要(yao)聚(ju)焦于(yu)如何优化AI训(xun)练(lian)效率，并提升模型的稳定性(xing)。

张国栋个(ge)人主页

据浙江大(da)学(xue)官(guan)网介绍(shao)，张国栋于(yu)2013年考入浙大(da)，学(xue)业成绩连续三年名列专业第一，曾获得浙江大(da)学(xue)最高(gao)奖学(xue)金荣誉——竺可桢奖学(xue)金、美国大(da)学(xue)生数学(xue)建模一等奖、全国大(da)学(xue)生数学(xue)建模一等奖、浙江省大(da)学(xue)生物理创新竞赛一等奖。2016年11月，张国栋前往(wang)微软亚洲研究(jiu)院（北京）实习。

2022年，张国栋还(hai)获得了(le)苹果奖学(xue)金，是4位获奖的华人学(xue)者之一。

戴子航(hang)本(ben)科毕业于(yu)清华大(da)学(xue)计算机科学(xue)系，2020年博士毕业于(yu)卡内基梅隆大(da)学(xue)计算机系，随后加入谷(gu)歌(ge)研究(jiu)院。他在自然语言(yan)处理（NLP）领域(yu)拥有深(shen)厚的积累，尤(you)其擅长 Transformer架构的优化与创新。

戴子航(hang)X网站账号

他的研究(jiu)贡献之一，是提出(chu)了(le)多种提升AI语言(yan)模型训(xun)练(lian)效率的方法，在提高(gao)AI语言(yan)理解能力方面(mian)做出(chu)了(le)突破性(xing)贡献。他曾在谷(gu)歌(ge)和百(bai)度美区实习，并在多个(ge)顶级(ji)AI会议上发表论文。