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2026年1月,OpenAI迎來重磅新成員,就是清華大學(xué)“姚班”杰出校友、加州大學(xué)伯克利分校助理教授陳立杰,他將專注數(shù)學(xué)推理方向研究。
陳立杰是理論計(jì)算機(jī)領(lǐng)域頂尖學(xué)者,曾獲IOI金牌,MIT博士畢業(yè)后深耕計(jì)算復(fù)雜性理論,破解學(xué)界近50年難題。
此次加盟后,他在伯克利的教職將以“停薪留職”形式保留。
作為衡量AI邏輯思維的關(guān)鍵領(lǐng)域,數(shù)學(xué)推理是大模型核心瓶頸。陳立杰的深厚理論積淀,有望為OpenAI突破技術(shù)天花板提供關(guān)鍵支撐,其加盟也進(jìn)一步壯大了OpenAI華人研究團(tuán)隊(duì)力量。
傳奇選手
陳立杰的成長軌跡堪稱一部“逆襲教科書”。1995年出生于浙江湖州的他,曾因沉迷游戲被貼上“問題少年”標(biāo)簽,卻在高中機(jī)房偶然接觸編程后徹底蛻變。
他以近乎自虐的節(jié)奏自學(xué)算法,兩年內(nèi)從競賽菜鳥躍升為全國頂尖選手。
16歲斬獲全國信息學(xué)奧賽(NOI)金牌保送清華姚班,18歲以世界第一的成績摘得國際信息學(xué)奧林匹克競賽金牌,成為OI圈內(nèi)公認(rèn)的傳奇選手。
高三時(shí),他曾婉拒谷歌的實(shí)習(xí)邀請,選擇專注學(xué)業(yè)深耕科研。
進(jìn)入清華姚班后,陳立杰迅速完成從競賽天才到科研精英的轉(zhuǎn)型,本科期間就在AAAI、COLT等國際頂會(huì)發(fā)表多篇論文,大三赴MIT交流時(shí),師從量子信息學(xué)者Scott Aaronson。
2017年,他成為首位在計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)研討會(huì)(FOCS)發(fā)表論文的中國本科生,隨后赴MIT攻讀博士學(xué)位,聚焦計(jì)算復(fù)雜性理論與細(xì)粒度復(fù)雜度理論研究,接連斬獲STOC、FOCS最佳學(xué)生論文獎(jiǎng),逐步構(gòu)建起在理論計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的權(quán)威地位。
陳立杰的核心競爭力,在于深厚的理論根基與跨領(lǐng)域的前沿視野。
博士畢業(yè)后,他加入U(xiǎn)C Berkeley Miller研究所擔(dān)任博士后研究員,與量子計(jì)算奠基人Umesh Vazirani等學(xué)術(shù)大師合作,2024年憑借《復(fù)雜性下界的逆向數(shù)學(xué)》一文,為困擾學(xué)界近50年的計(jì)算復(fù)雜性難題提供了全新思路。
“香餑餑”
2025年入職UC Berkeley任EECS助理教授后,他主講研究生課程《Computational Complexity Theory》,研究方向覆蓋P與NP、去隨機(jī)化、算法下界等核心領(lǐng)域,更將復(fù)雜性理論方法延伸至量子物理與AI安全賽道。
尤為關(guān)鍵的是,他參與的關(guān)于大語言模型幻覺機(jī)制的研究,被OpenAI 2024年出圈論文《Why Language Models Hallucinate》引用,其近期聚焦的擴(kuò)散語言模型研究,更是緊跟生成式AI的核心演進(jìn)路線。
這種理論深度與技術(shù)前沿的完美契合,讓他成為當(dāng)下頂尖AI企業(yè)眼中的“香餑餑”。
如今,這位低調(diào)的學(xué)術(shù)大神正式加盟OpenAI負(fù)責(zé)數(shù)學(xué)推理方向,這絕非偶然,而是行業(yè)趨勢與企業(yè)需求的交匯。
當(dāng)前,大語言模型的發(fā)展正遭遇瓶頸,單純依靠堆參數(shù)、堆算力的“暴力美學(xué)”已觸及天花板,幻覺問題、數(shù)學(xué)推理能力不足等缺陷,本質(zhì)上都是亟待解決的理論難題。
OpenAI開啟AI4S(AI for Science)探索后,對理論計(jì)算機(jī)科學(xué)人才的需求愈發(fā)迫切,而陳立杰深耕的計(jì)算復(fù)雜性理論,恰好能為AI模型構(gòu)建更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评砜蚣埽瑸榻鉀QAI安全與對齊問題提供底層支撐。
關(guān)鍵力量
更值得一提的是,其導(dǎo)師Scott Aaronson早已于2022年加入OpenAI從事AI安全研究,這種師承關(guān)系為雙方的合作搭建了天然橋梁。
從行業(yè)視角看,這也是AI巨頭人才爭奪戰(zhàn)的縮影,隨著競爭從工程應(yīng)用轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)理論,像陳立杰這樣的頂尖理論學(xué)者,正成為定義下一代AI規(guī)則的關(guān)鍵力量。
陳立杰加盟OpenAI的背后,折射出整個(gè)AI行業(yè)從“工程驅(qū)動(dòng)”向“理論驅(qū)動(dòng)”的深層變革。
過去,AI發(fā)展依賴數(shù)據(jù)與算力的雙重加持,如今,當(dāng)模型規(guī)模逼近物理極限,理論計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的價(jià)值愈發(fā)凸顯。
OpenAI招攬陳立杰,正是為了補(bǔ)強(qiáng)數(shù)學(xué)推理與AI安全的理論短板,構(gòu)建“工程+理論”的全鏈條優(yōu)勢,這一動(dòng)作也給行業(yè)敲響了警鐘。
未來的AI競爭,不再只是模型參數(shù)的比拼,更是基礎(chǔ)理論創(chuàng)新能力的較量。
這位始終低調(diào)的學(xué)者,正帶著他的理論之光,在OpenAI的舞臺(tái)上探索AI的未來邊界。
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