如何看待姚班大神陳立杰官宣入職 OpenAI?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!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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陳立杰入職 OpenAI 這件事,在學術和 AI 產業圈都挺受關注的。他是理論計算機科學領域的頂尖學者,研究方向正好擊中了當前大模型的核心痛點 —— 數學推理能力不足。OpenAI 挖他過去,就是想借助他在計算復雜性理論方面的深厚積累,解決大模型在邏輯推理上的短板,進一步提升 AI 的可靠性和應用邊界。這也反映出行業對基礎理論研究的重視,從高薪搶人到爭奪頂級理論人才,AI 競爭正進入更深層的技術攻堅階段。
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陳立杰的履歷堪稱 “學術頂配”—— 清華姚班出身,打下扎實的計算機理論基礎;后赴 MIT 攻讀博士,專注計算復雜性理論;再到 UC Berkeley 做博士后,期間解決了困擾學界近 50 年的 “多項式分層” 相關難題,為 AI 算法的數學理論支撐提供了新思路。這種從基礎理論到前沿研究的深度積累,恰好契合 OpenAI 當前的核心需求:在大模型迭代中,數學推理能力與 AI 安全是亟待突破的瓶頸,而陳立杰的研究正是解決這類問題的關鍵,加上其導師 Scott Aaronson 已加入 OpenAI 的學術紐帶,讓這次合作水到渠成。
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但又感覺到遺憾?因為人才流失了!當頂尖人才加入海外機構,難免讓人產生 “流失” 的遺憾 —— 畢竟國內華為、字節等科技企業,正急需在大模型、AI 安全領域突破技術壁壘,陳立杰的理論功底若能直接服務于國內企業,無疑會加速核心技術的自主研發。但換個角度看,人才流動本是全球化常態:早年海外科研環境在基礎理論領域的優勢,吸引學者出國深造,而陳立杰在海外的研究,本質上也是在推動全球 AI 理論的進步,這些成果未來仍有可能通過學術交流、技術轉化反哺國內。
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如今的中國科技企業,早已從 “應用創新” 轉向 “底層突破”。以華為為例,其 “天才少年” 計劃專門招募頂尖理論人才,就是為了攻克芯片、AI 算法等底層技術;字節、百度在大模型研發中,也面臨數學推理、模型效率等理論難題 —— 陳立杰這類深耕基礎理論的人才,正是國內科技企業突破 “卡脖子” 技術的關鍵拼圖。可以說,國內對頂尖理論人才的需求,比以往任何時候都更迫切。
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那么他有沒有可能通過OpenAI歷練回到國內創業或者進入科技公司?我覺得也是有可能的,因為隨著國內科研環境的改善,人才回流已成趨勢:近年來,AI 領域超半數海外博士選擇回國,加入高校或科技企業。對于陳立杰而言,在 OpenAI 接觸最前沿的大模型研發實踐,積累產業應用經驗后,未來若選擇回國,無論是創業還是加入國內企業,都能帶來更成熟的技術思路 —— 比如將 OpenAI 在數學推理上的研究,與國內大模型的落地場景結合,推動 AI 技術在智能制造、醫療等領域的深度應用,這份價值或許比留在海外更具想象空間。
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陳立杰去OpenAI確實可惜,但也不用太糾結。頂尖人才在哪都會發光,他搞的數學推理研究是AI的核心難題,不管在哪突破,對全球技術都是貢獻。國內現在也越來越重視理論人才,華為、字節都在搶人。等他在OpenAI積累夠了經驗,說不定哪天就帶著更成熟的技術回國了呢?到時候把國外前沿經驗和國內應用場景結合起來,搞不好能催生出更厲害的AI應用。人才流動是常事,關鍵是咱們自己得把土壤搞好,讓更多“陳立杰”愿意留下來、想回來。對此大家是怎么看的,歡迎關注我“創業者李孟”和我一起交流!
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