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【文(wen)/观(guan)察者网 林琛(chen)力】当(dang)地时间2月17日,马斯克旗下人(ren)工(gong)智能公司xAI直播发(fa)布新一代人(ren)工(gong)智能大模型Grok 3。发(fa)布会上,坐在C位的两位华(hua)人(ren)科学家——xAI联合创始人(ren)吉米·巴(ba)(Jimmy Ba)和吴宇(yu)怀(Yuhuai Wu)引人(ren)注目。
视频显示(shi),马斯克、吉米·巴(ba)、吴宇(yu)怀以及xAI首席工(gong)程师伊戈尔・巴(ba)布施金(Igor Babuschkin)并肩而坐。Grok 3的介绍主要由三位技术负责人(ren)完成(cheng),坐在最右边的马斯克罕见地化身“点头机器”,还表示(shi)“自己(ji)什么也没干”。
左(zuo)起:伊戈尔・巴(ba)布施金、吉米·巴(ba)、吴宇(yu)怀、马斯克视频截(jie)图
“C位”创始成(cheng)员(yuan)之一是杭州95后学霸
公开(kai)报道显示(shi),吴宇(yu)怀1995年出生于杭州建德,小学一年级就读于新安江一小,后转学到杭州紫(zi)阳小学;初中(zhong)时进入杭州建兰中(zhong)学学习,此后转到加拿大念高(gao)中(zhong)。
吴宇(yu)怀微信公众号“建德发(fa)布”
2015年,吴宇(yu)怀以满绩点的成(cheng)绩,毕业于加拿大纽布伦斯威克大学;2021年,博士毕业于多(duo)伦多(duo)大学机器学习专(zhuan)业,做过(guo)“深度学习之父(fu)”杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)的学生。博士期间,他(ta)还曾在谷歌DeepMind和OpenAI实习,此后在谷歌任职(zhi)并同时在斯坦福做博士后研究。
在2016年NIPS大会时,吴宇(yu)怀有三篇联合署名为第一作者的论文(wen)被接受。创办于1987年的NIPS大会是机器学习领域的世界(jie)顶级大会。2017年的报道显示(shi),当(dang)年仅有七位华(hua)人(ren)学生荣获谷歌博士生奖研金,就读于多(duo)伦多(duo)大学的吴宇(yu)怀就位列其中(zhong)。
吴宇(yu)怀的主要研究方向是打造具备推(tui)理能力的机器,是自训练增强(qiang)推(tui)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(he)心贡献者,在国(guo)际顶会发(fa)表过(guo)诸多(duo)论文(wen),比如在《Nature》上发(fa)表论文(wen)《Solving Olympiad Geometry Without Human Demonstrations》。这篇论文(wen)详细描述了(le)Alpha Geometry项目的设计和成(cheng)效。论文(wen)讨论了(le)如何通过(guo)合成(cheng)大量的定理和证明来训练AI模型,以解决(jue)高(gao)难度的几何问(wen)题,标志着AI在数学推(tui)理领域的一个重要突破。
2022年10月,吴宇(yu)怀曾在机器之心组织的线上分享(xiang)中(zhong)介绍称,他(ta)立(li)志于创造一个善于推(tui)理的人(ren)工(gong)智能,用于解决(jue)所有数学难题。“我们不想创建一种只会像人(ren)一样说话的语言模型。”吴宇(yu)怀说道,“我们希(xi)望它(ta)明白它(ta)在说什么。”
2023年7月,xAI成(cheng)立(li),吴宇(yu)怀加入并担任联合创始人(ren)。他(ta)X账(zhang)号首页至(zhi)今置(zhi)顶着当(dang)天的一条内容(rong):“解决(jue)数学问(wen)题,了(le)解宇(yu)宙本质。”
X网站截(jie)图
新安江一小方艳云老师当(dang)时担任吴宇(yu)怀的班主任,据她回忆,“他(ta)在班里是班长(chang),从小就很稳重,是一个很自律、很上进的男孩。”
当(dang)时担任吴宇(yu)怀数学老师的建兰中(zhong)学校长(chang)陆韵表示(shi),“他(ta)的数学非(fei)常好,学习很会思考,也很轻松。”陆校长(chang)记得,初中(zhong)时,吴宇(yu)怀研究一道数学难题,“死磕”了(le)一天后成(cheng)功解出。当(dang)时,他(ta)加了(le)八条辅助(zhu)线。此外,吴宇(yu)怀在初中(zhong)时语文(wen)也非(fei)常出色,还是语文(wen)课代表。
占据发(fa)布会舞台“C位”的另一名华(hua)人(ren)科学家吉米·巴(ba)也是xAI的初创团队成(cheng)员(yuan)之一。
公开(kai)信息显示(shi),吉米·巴(ba)是多(duo)伦多(duo)大学计算机科学助(zhu)理教授,他(ta)博士毕业于多(duo)伦多(duo)大学,曾师从杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)攻读博士学位,同时他(ta)也做过(guo)吴宇(yu)怀的老师。
吉米·巴(ba)的主要研究方向为用于深度神经网络的高(gao)效学习算法,其研究兴趣也包括强(qiang)化学习、自然语言处理和人(ren)工(gong)智能等领域。
吉米·巴(ba)在学术界(jie)以其扎(zha)实的理论功底(di)著称,他(ta)是训练深度学习模型的首选算法之一Adam optimizer的开(kai)发(fa)者。Adam optimizer即自适应矩估计优化器,是深度学习常用算法,由吉米·巴(ba)和另一名科学家在2014年提出。他(ta)的博士论文(wen)奠定了(le)许多(duo)现(xian)代AI训练方法的基础(chu)。
2016年,吉米·巴(ba)获得了(le)Facebook机器学习研究生奖学金。2023年2月,他(ta)荣获斯隆研究奖。
吉米·巴(ba)个人(ren)主页
xAI创始团队四成(cheng)是华(hua)人(ren)
值得注意的是,xAI于2023年7月成(cheng)立(li)时公布的12人(ren)初创团队名单中(zhong),除吴宇(yu)怀和吉米·巴(ba)外还有三名华(hua)人(ren),分别为杨格(Greg Yang)、张国(guo)栋(Guodong Zhang)和戴子航(Zihang Dai)。这也意味着,xAI创始团队里华(hua)人(ren)的比例高(gao)达四成(cheng)。如果(guo)考虑到马斯克也“占了(le)一个名额”,那么剩下11人(ren)里,华(hua)人(ren)比例几乎达到一半。
相比之下,开(kai)发(fa)ChatGPT的研究员(yuan)中(zhong),华(hua)人(ren)占比约为五分之一。有行业资深专(zhuan)家当(dang)时对这一现(xian)象评价称,“中(zhong)国(guo)人(ren)占五分之一的话是平均水平”,可是xAI已(yi)经远远超过(guo)了(le)这个数字。
xAI的12名初创团队中(zhong)有5名华(hua)人(ren)。xAI网站截(jie)图
据公开(kai)报道显示(shi),杨格出生于湖南,初中(zhong)开(kai)始前往美国(guo)学习,本科和硕士学位都在哈佛大学数学系攻读,期间师从丘成(cheng)桐教授。2018年,杨格曾获得本科生数学领域最高(gao)荣誉摩根(gen)奖提名。
从哈佛毕业时,杨格本打算入职(zhi)谷歌,但丘成(cheng)桐劝他(ta),“谷歌这种很差的公司就不要去了(le)”。随后,丘成(cheng)桐向微软研究院(yuan)的负责人(ren)沈向洋推(tui)荐了(le)杨格,沈向洋则安排了(le)菲(fei)尔兹奖得主麦克对杨格进行面试。
麦克面试后赞叹不已(yi),称这个年轻人(ren)“非(fei)常出色”。沈向洋当(dang)时就对杨格讲:“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(ba)。”
2019年,杨格与丘成(cheng)桐合影。杨格X网站账(zhang)号
在入职(zhi)微软后,杨格担任微软雷(lei)蒙德研究院(yuan)的研究员(yuan),曾参与过(guo)微软与OpenAI在大模型上的合作。在微软期间,杨格的重要成(cheng)果(guo)之一是开(kai)发(fa)“张量程序”(Tensor Programs)框架(jia),其中(zhong)还用GPT-3对所提出的超参数迁移方法进行了(le)验证,相关论文(wen)已(yi)收录于NeurIPS、ICML等顶会。
作为杨格的重点研究项目,“张量程序”的长(chang)期目标是开(kai)发(fa)大规模深度学习的“万物理论”,也就是找到一种理论上的规则,可以真正理解AI大模型的行为。这一理论在AI领域具有革命性意义,能够优化大规模神经网络的训练方式,提高(gao)AI模型的泛化能力。
杨格的研究方向深受数学驱动。当(dang)时,xAI官(guan)宣成(cheng)立(li)后,杨格曾迅速发(fa)布推(tui)文(wen)称:“深度学习的数学是深奥、美丽而又非(fei)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(ren)工(gong)智能提升到新水平起到关键作用。反(fan)过(guo)来,这种人(ren)工(gong)智能将使每个人(ren)都能以前所未有的方式理解我们的数学世界(jie)。数学用于人(ren)工(gong)智能,人(ren)工(gong)智能用于数学!”
此外,xAI初创团队中(zhong)的张国(guo)栋和戴子航均是在国(guo)内本科毕业后,才前往美国(guo)进行的深造。
张国(guo)栋本科毕业于浙江大学信息工(gong)程专(zhuan)业,随后前往多(duo)伦多(duo)大学攻读硕士和博士学位,并于2022年毕业后加入DeepMind。他(ta)在神经网络优化和强(qiang)化学习方面有深厚的研究积累(lei)。
张国(guo)栋的研究风格兼具理论深度和工(gong)程实践(jian)能力,他(ta)不仅发(fa)表了(le)大量高(gao)质量论文(wen),同时也参与了(le)多(duo)个前沿AI项目的研发(fa)。加入xAI之后,他(ta)的研究方向主要聚焦于如何优化AI训练效率,并提升模型的稳定性。
张国(guo)栋个人(ren)主页
据浙江大学官(guan)网介绍,张国(guo)栋于2013年考入浙大,学业成(cheng)绩连续三年名列专(zhuan)业第一,曾获得浙江大学最高(gao)奖学金荣誉——竺(du)可桢奖学金、美国(guo)大学生数学建模一等奖、全国(guo)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,张国(guo)栋前往微软亚洲研究院(yuan)(北京)实习。
2022年,张国(guo)栋还获得了(le)苹(ping)果(guo)奖学金,是4位获奖的华(hua)人(ren)学者之一。
戴子航本科毕业于清华(hua)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(yuan)。他(ta)在自然语言处理(NLP)领域拥有深厚的积累(lei),尤其擅长(chang) Transformer架(jia)构的优化与创新。
戴子航X网站账(zhang)号
他(ta)的研究贡献之一,是提出了(le)多(duo)种提升AI语言模型训练效率的方法,在提高(gao)AI语言理解能力方面做出了(le)突破性贡献。他(ta)曾在谷歌和百(bai)度美区实习,并在多(duo)个顶级AI会议上发(fa)表论文(wen)。