henry 發自 凹非寺
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最新消息:姚班大神陳立杰,加盟OpenAI了。
據“Top華人社消息”,OpenAI內部確認:清華姚班天才、UC伯克利EECS助理教授陳立杰已加盟OpenAI,負責數學推理!
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值得一提的是,OpenAI 在去年 9 月發表的出圈論文《Why Language Models Hallucinate》中,也引用了陳立杰參與的另一篇研究《Why and How LLMs Hallucinate: Connecting the Dots with Subsequence Associations》。
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與此同時,陳立杰近期參與的最新研究方向也十分“當下”,聚焦于擴散語言模型(Diffusion Language Models),緊跟當前生成模型的重要演進路線。
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截至目前,陳立杰主頁未有更新。
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陳立杰是誰?
陳立杰出生于1995年,16歲時獲得全國信息學奧賽金牌(NOI),被保送進入清華大學,是清華大學 “姚班” 的知名校友,長期從事理論計算機科學研究。
2025年,陳立杰正式入職加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電氣工程與計算機科學系(EECS),擔任助理教授,并成為伯克利理論計算機科學團隊(Berkeley Theory Group)成員,主要從事計算復雜性理論相關研究。
回顧陳立杰的教育經歷和職業生涯,堪稱開掛般的經歷。
他自初中起參加信息學競賽,是信息學奧賽(OI)圈內的傳奇選手之一:
- 2011年11月:全國信息學聯賽(NOIP 2011)浙江賽區,第1名
- 2012年2月:全國信息學冬令營(WC 2012),全場第1名
- 2013年2月:全國信息學冬令營(WC 2013),全場第1名
- 2013年4月:中國隊選拔賽(CTSC 2013),全場第1名
- 2013年7月:國際信息學奧林匹克競賽(IOI 2013),第1名(金牌)
2013 年,陳立杰從杭州外國語學校畢業,高三時曾以專注學業為由拒絕谷歌實習邀請。同年,他憑借競賽成績獲得清華大學保送資格。
進入清華大學姚班后,陳立杰逐步將重心從競賽轉向科研。
本科期間,他在AAAI、AAMAS、COLT、CCC等計算機領域重要會議上發表多篇論文,并開始系統性地投入 計算復雜性理論研究。
大三下學期,他前往MIT交流學習,師從著名理論計算機與量子信息學者Scott Aaronson,研究量子復雜性。
在MIT訪學期間,他解決了量子信息學者John Watrous于2002年提出的一個open problem。
值得一提的是,Scott Aaronson教授后來于2022年加入OpenAI,從事AI 安全的理論基礎研究。
2017 年,陳立杰在計算機科學基礎年度研討會(FOCS) 上發表論文,解決了計算復雜性領域的重要問題,成為首位在 FOCS 上發表論文的中國本科生。
同年,他從清華姚班畢業,赴MIT攻讀計算機科學博士學位。
博士期間,陳立杰師從Ryan Williams,研究方向集中于計算復雜性理論與細粒度復雜度理論。
期間,他曾多次在FOCS、STOC等理論計算機頂級會議發表論文,獲得FOCS最佳學生論文獎等重要學術榮譽,包括:
- 2019年STOC最佳學生論文
- 2019年FOCS最佳學生論文
2022 年,陳立杰從MIT獲得博士學位,隨后加入UC Berkeley Miller研究所,擔任Miller Postdoctoral Fellow(米勒博士后研究員)。
Miller Fellowship 每年僅授予少數杰出青年學者,他在伯克利期間的合作導師包括Avishay Tal以及量子計算奠基人Umesh V. Vazirani。
2024年,陳立杰一篇名為《復雜性下界的逆向數學》更是給困擾學界近 50 年的一類計算復雜性難題帶來新思路。
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2025年,他正式加入UC Berkeley,成為EECS助理教授,并開始主講研究生課程 《Computational Complexity Theory》。
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目前,陳立杰的主要研究方向包括P與NP、電路復雜性、細粒度復雜性、去隨機化(Derandomization)、算法下界等理論計算機科學核心問題。
他在去隨機化與復雜性下界之間的聯系、復雜性難度放大(Hardness Magnification)等方向做出了系統性貢獻。
此外,他也開始將復雜性理論的方法引入量子物理與AI安全等前沿領域。
現在,在OpenAI明確開啟AI4S的探索方向后,陳立杰成了OpenAI一員。
不過陳立杰一如既往保持著低調,在他個人的各個平臺,依然還是最新的論文成果消息。
參考資料:
[1]https://www.tsinghua.org.cn/info/1953/13913.htm
[2]https://chen-lijie.github.io/documents/CV.pdf
[3]https://chen-lijie.github.io/
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