吴宇怀(huai)微信公众号“建德发(fa)布”

2015年，吴宇怀(huai)以满绩点(dian)的成绩，毕业于加拿大纽(niu)布伦斯(si)威克大学；2021年，博士毕业于多伦多大学机器学习专业，做过“深度学习之父”杰弗里(li)·辛顿（Geoffrey Hinton）的学生。博士期间，他还曾在(zai)谷歌DeepMind和OpenAI实习，此后在(zai)谷歌任职并同时(shi)在(zai)斯(si)坦福做博士后研究。

在(zai)2016年NIPS大会时(shi)，吴宇怀(huai)有三篇联(lian)合(he)署名为第一作者的论文被接受。创办于1987年的NIPS大会是机器学习领域的世界顶级大会。2017年的报道显示，当年仅有七位华人学生荣获谷歌博士生奖研金，就读(du)于多伦多大学的吴宇怀(huai)就位列其中。

吴宇怀(huai)的主要(yao)研究方向是打造具备推理能力的机器，是自训练增强推理模型STAR、语言模型Minerva、定理证明器Alpha Geometry等项目的作者或(huo)核心贡(gong)献者，在(zai)国际(ji)顶会发(fa)表过诸(zhu)多论文，比如在(zai)《Nature》上发(fa)表论文《Solving Olympiad Geometry Without Human Demonstrations》。这(zhe)篇论文详细描述了Alpha Geometry项目的设计和成效。论文讨论了如何通(tong)过合(he)成大量的定理和证明来训练AI模型，以解决高难度的几何问(wen)题，标志着AI在(zai)数学推理领域的一个(ge)重要(yao)突破。

2022年10月(yue)，吴宇怀(huai)曾在(zai)机器之心组织的线上分享中介绍称，他立志于创造一个(ge)善(shan)于推理的人工智能，用于解决所有数学难题。“我们不想创建一种(zhong)只会像人一样说话的语言模型。”吴宇怀(huai)说道，“我们希望它明白它在(zai)说什么。”

2023年7月(yue)，xAI成立，吴宇怀(huai)加入并担任联(lian)合(he)创始(shi)人。他X账号首页至今置顶着当天的一条内容：“解决数学问(wen)题，了解宇宙本质。”

X网站(zhan)截图(tu)

新安(an)江一小方艳云老师当时(shi)担任吴宇怀(huai)的班主任，据她(ta)回忆，“他在(zai)班里(li)是班长，从小就很稳重，是一个(ge)很自律、很上进的男孩。”

当时(shi)担任吴宇怀(huai)数学老师的建兰中学校长陆韵(yun)表示，“他的数学非常好，学习很会思考，也(ye)很轻松。”陆校长记得(de)，初中时(shi)，吴宇怀(huai)研究一道数学难题，“死(si)磕”了一天后成功解出。当时(shi)，他加了八条辅助线。此外，吴宇怀(huai)在(zai)初中时(shi)语文也(ye)非常出色，还是语文课代表。

占据发(fa)布会舞台“C位”的另一名华人科学家(jia)吉米(mi)·巴也(ye)是xAI的初创团队成员之一。

公开信息(xi)显示，吉米(mi)·巴是多伦多大学计算机科学助理教授，他博士毕业于多伦多大学，曾师从杰弗里(li)·辛顿（Geoffrey Hinton）攻读(du)博士学位，同时(shi)他也(ye)做过吴宇怀(huai)的老师。

吉米(mi)·巴的主要(yao)研究方向为用于深度神经网络的高效学习算法，其研究兴趣(qu)也(ye)包括强化学习、自然(ran)语言处理和人工智能等领域。

吉米(mi)·巴在(zai)学术界以其扎实的理论功底(di)著称，他是训练深度学习模型的首选(xuan)算法之一Adam optimizer的开发(fa)者。Adam optimizer即自适应矩估(gu)计优化器，是深度学习常用算法，由吉米(mi)·巴和另一名科学家(jia)在(zai)2014年提出。他的博士论文奠定了许多现代AI训练方法的基础。

2016年，吉米(mi)·巴获得(de)了Facebook机器学习研究生奖学金。2023年2月(yue)，他荣获斯(si)隆研究奖。

吉米(mi)·巴个(ge)人主页

xAI创始(shi)团队四成是华人

值得(de)注意的是，xAI于2023年7月(yue)成立时(shi)公布的12人初创团队名单中，除吴宇怀(huai)和吉米(mi)·巴外还有三名华人，分别为杨格（Greg Yang）、张国栋（Guodong Zhang）和戴子航（Zihang Dai）。这(zhe)也(ye)意味着，xAI创始(shi)团队里(li)华人的比例高达四成。如果考虑到马斯(si)克也(ye)“占了一个(ge)名额”，那(na)么剩下11人里(li)，华人比例几乎(hu)达到一半。

相比之下，开发(fa)ChatGPT的研究员中，华人占比约为五分之一。有行(xing)业资深专家(jia)当时(shi)对这(zhe)一现象评价称，“中国人占五分之一的话是平均水(shui)平”，可是xAI已经远(yuan)远(yuan)超过了这(zhe)个(ge)数字。

xAI的12名初创团队中有5名华人。xAI网站(zhan)截图(tu)

据公开报道显示，杨格出生于湖南，初中开始(shi)前往美国学习，本科和硕士学位都(dou)在(zai)哈(ha)佛(fo)大学数学系攻读(du)，期间师从丘成桐教授。2018年，杨格曾获得(de)本科生数学领域最高荣誉摩根奖提名。

从哈(ha)佛(fo)毕业时(shi)，杨格本打算入职谷歌，但(dan)丘成桐劝他，“谷歌这(zhe)种(zhong)很差的公司就不要(yao)去了”。随后，丘成桐向微软研究院的负责(ze)人沈向洋推荐了杨格，沈向洋则安(an)排了菲尔兹奖得(de)主麦克对杨格进行(xing)面试。

麦克面试后赞叹不已，称这(zhe)个(ge)年轻人“非常出色”。沈向洋当时(shi)就对杨格讲：“你把谷歌的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(he)影(ying)。杨格X网站(zhan)账号

在(zai)入职微软后，杨格担任微软雷蒙德研究院的研究员，曾参与过微软与OpenAI在(zai)大模型上的合(he)作。在(zai)微软期间，杨格的重要(yao)成果之一是开发(fa)“张量程序”（Tensor Programs）框架，其中还用GPT-3对所提出的超参数迁移方法进行(xing)了验证，相关论文已收录于NeurIPS、ICML等顶会。

作为杨格的重点(dian)研究项目，“张量程序”的长期目标是开发(fa)大规模深度学习的“万物理论”，也(ye)就是找到一种(zhong)理论上的规则，可以真正理解AI大模型的行(xing)为。这(zhe)一理论在(zai)AI领域具有革命(ming)性(xing)意义，能够(gou)优化大规模神经网络的训练方式，提高AI模型的泛(fan)化能力。

杨格的研究方向深受数学驱动。当时(shi)，xAI官宣成立后，杨格曾迅(xun)速发(fa)布推文称：“深度学习的数学是深奥、美丽而又(you)非常有效的。发(fa)展出适用于大型神经网络的‘万物理论’将对将人工智能提升到新水(shui)平起到关键作用。反过来，这(zhe)种(zhong)人工智能将使(shi)每个(ge)人都(dou)能以前所未有的方式理解我们的数学世界。数学用于人工智能，人工智能用于数学！”

此外，xAI初创团队中的张国栋和戴子航均是在(zai)国内本科毕业后，才前往美国进行(xing)的深造。

张国栋本科毕业于浙江大学信息(xi)工程专业，随后前往多伦多大学攻读(du)硕士和博士学位，并于2022年毕业后加入DeepMind。他在(zai)神经网络优化和强化学习方面有深厚的研究积累。

张国栋的研究风格兼具理论深度和工程实践能力，他不仅发(fa)表了大量高质量论文，同时(shi)也(ye)参与了多个(ge)前沿(yan)AI项目的研发(fa)。加入xAI之后，他的研究方向主要(yao)聚焦于如何优化AI训练效率，并提升模型的稳定性(xing)。

张国栋个(ge)人主页

据浙江大学官网介绍，张国栋于2013年考入浙大，学业成绩连续三年名列专业第一，曾获得(de)浙江大学最高奖学金荣誉——竺可桢奖学金、美国大学生数学建模一等奖、全(quan)国大学生数学建模一等奖、浙江省大学生物理创新竞赛一等奖。2016年11月(yue)，张国栋前往微软亚洲研究院（北京）实习。

2022年，张国栋还获得(de)了苹(ping)果奖学金，是4位获奖的华人学者之一。

戴子航本科毕业于清华大学计算机科学系，2020年博士毕业于卡内基梅隆大学计算机系，随后加入谷歌研究院。他在(zai)自然(ran)语言处理（NLP）领域拥有深厚的积累，尤其擅长 Transformer架构的优化与创新。

戴子航X网站(zhan)账号

他的研究贡(gong)献之一，是提出了多种(zhong)提升AI语言模型训练效率的方法，在(zai)提高AI语言理解能力方面做出了突破性(xing)贡(gong)献。他曾在(zai)谷歌和百度美区实习，并在(zai)多个(ge)顶级AI会议上发(fa)表论文。