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      早已“破圈”的龐天宇,能帶領騰訊混元“破圈”嗎?

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      加入騰訊這件事,龐天宇是在小紅書上自宣的。昨天,他在實名賬號上發了一則招聘啟事,順帶確認了“最近加入騰訊混元”。

      龐天宇是清華大學計算機系博士、前新加坡Sea AI Lab高級研究科學家,他也成為騰訊在近期繼前OpenAI研究員姚順雨之后,招攬到的第二位95后頂尖AI科學家。

      在分工上,龐天宇和姚順雨并非從屬關系。公開報道顯示,龐天宇將擔任騰訊混元大模型團隊首席研究科學家,以及多模態強化學習技術負責人。而姚順雨此前披露的分工中,除了“CEO首席科學家”的title之外,他還擔任AI Infra部和大語言模型部負責人。

      值得關注的是,騰訊引以為傲的混元3D系列,包括世界模型等業務,在去年進行的團隊架構大整合中,都歸屬到了多模態部門旗下。

      和相對“低調”的姚順雨不同,龐天宇在中文互聯網有過“破圈”的經歷。早在2021年,他就以清華博士生身份登上綜藝《燃燒吧!天才程序員》,成為少數被公眾熟知的青年AI研究員之一。在知乎等論壇上,龐天宇也一直以實名活躍參與交流。

      加入騰訊后,龐天宇第一時間在小紅書“自宣”。這種“網紅”風格的操作,其實也是近年來AI圈的行業風向:過去一年,社交媒體成了AI圈連接器——科研大佬、AI負責人在上面招聘、分享成果,各家企業都有“高P大佬”實名發帖。

      而在騰訊內部,馬化騰一邊在員工大會上強調“穩扎穩打”,一邊親自為“元寶派”AI社交新玩法站臺,并推出春節10億元現金紅包活動搶奪C端市場。

      這兩條線合在一起,就變成了騰訊在AI上的的新敘事:產品上用元寶和混元沖鋒,組織上招募姚順雨、龐天宇這樣的95后頂尖人才,把一批“少年英雄”推到臺前——27歲的騰訊,似乎想在AI業務上,換上一些年輕的新面孔來講故事。

      01

      上過綜藝的AI研究員

      2021年冬天,《燃燒吧!天才程序員》綜藝開播,鏡頭里掃過的,是一群20歲出頭的網絡安全和AI的研究員。

      該節目將選手分為“攻防賽道”和“AI賽道”?!癆I選手”龐天宇時年25歲,作為清華大學計算機系博士四年級學生參與了這檔綜藝。



      在同一時期的媒體報道中,龐天宇曾用“正常”來形容自己。他強調自己“不穿格子襯衫”,日常會打籃球、健身、打游戲、看電影。事實上,這也是這檔節目本身的用意之一,借由這些精英年輕技術選手,試圖松動大眾對程序員群體“單一、木訥、社交缺失”的固有想象。

      出生于1995年的龐天宇,高一就獲得清華大學保送資格。2022年清華博士畢業后,他加入新加坡知名研究機構Sea AI Lab,擔任高級研究科學家。Sea集團在東南亞有著巨大影響力,也是知名電商企業Shopee的母公司。

      加入Sea AI Lab之后,龐天宇迅速成為圈內認可的年輕研究者。據Google學術統計,他作為第一作者或共同第一作者,在ICML、NeurIPS、ICLR等國際頂級機器學習會議發表過大量論文,并且參與的研究總引用已經超過1.4萬次。

      盡管引用數不能準確衡量一個學者的學術水平,但1.4萬次已經是年輕AI研究者中的頂尖水平。值得一提的是,姚順雨在Google學術的總引用數更為夸張,已經接近1.6萬次。不過,二人的研究方向完全不同,單看引用次數本身沒有太大對比價值。

      回到龐天宇的SeaAILab研究生涯,他的研究興趣覆蓋了機器學習多個核心方向,尤其是可信機器學習、深度生成模型與魯棒性(robustness)領域。

      所謂魯棒性,指模型在噪聲、分布變化或對抗干擾等非理想條件下,仍能保持穩定表現的能力。它關注的不是模型在“標準測試集”上的最好成績,而是在真實復雜環境中是否可靠、是否可控。

      在機器學習中,魯棒性和準確率之間,一直有著不可避免的權衡。龐天宇在ICML2022(國際機器學習大會)的一篇論文中指出,這種矛盾并非模型能力的本質問題,而是源于魯棒性定義本身不夠合理。

      他提出了一個名為SCORE(自洽魯棒錯誤率)的新定義,通過重新調整魯棒性訓練的損失度量,用更符合“局部等變性(local equivariance)”的方式描述魯棒模型應有的行為。實驗結果顯示,模型可以在保持高準確性的同時,兼具更穩定的對抗魯棒性。

      從研究方向看,龐天宇長期關注模型在復雜環境下的穩定性與魯棒性問題。這類工作并不直接追求能力上限,卻對多模態系統和智能體在真實產品中的可靠運行至關重要。在騰訊近期不斷強化多模態與Agent的背景下,引入具備這一研究取向的人才,本身就帶有明顯的工程和產品導向。

      最近兩年,龐天宇的研究重點不斷延伸,聚焦于大模型與多模態系統在真實部署中的風險問題。2024年,他參與發表在ICML2024的論文中,系統性展示了多模態大模型在Agent化之后可能出現的安全放大效應:在實驗設置中,單一對抗輸入一旦被某個智能體“記住”,就可能在多智能體交互中快速傳播,導致整體系統失效。

      這項工作首次將“大模型越獄”從單模型問題,推進到多智能體系統層面,并給出了可復現的實驗路徑。

      從公開成果看,龐天宇的研究覆蓋生成、理解與系統層問題,既能參與核心模型工作,也能處理多模態與Agent落地時的穩定性與邊界問題。這種技術完整度,與騰訊當前混元體系的需求高度契合,也在一定程度上解釋了騰訊為何向其伸出橄欖枝。

      02

      龐天宇來了要干啥?

      混元的多模態部門是在去年架構重組后的產物。從騰訊的模型版圖看,該部門涵蓋生圖、視頻、3D生成(單體/世界模型)等多個領域。

      隨著“少帥”龐天宇空降,我們先盤點一下他面前的騰訊混元多模態家底。

      生圖部分,混元圖像已經更新到3.0(HunyuanImage3.0-Instruct),并推出圖生圖版本并開源。與早期更強調“生成質量”的模型不同,這一版本更突出對復雜指令的理解與執行,把文本理解、視覺理解和圖像編輯整合在同一套多模態架構中。

      視頻生成方面,2025年,騰訊圍繞混元視頻系列持續補充了圖生視頻、定制化生成等能力,并優化推理與部署方案,使其更適合開發者使用。

      3D是騰訊多模態布局中更具長期指向性的方向。目前,騰訊已經正式發布并開源了混元3D世界模型,能夠從文本或圖像生成可漫游的三維場景,并支持導出到真實生產管線中繼續編輯和使用。

      圍繞這一模型,混元3D系列在2025年持續迭代,同時配套推出面向生產流程的工具產品,強化幾何精度、可控性與結果復現能力。

      如果把這三條線放在一起看,混元多模態的階段性成果已經清晰:圖片、視頻、3D生成全方位推進的同時,在生態上全面開源,試圖在開發者社區層面不斷擴大影響力。

      從行業視角看,騰訊混元在多模態方向的開源模型活躍度較高,其中混元3D系列在 Hugging Face社區的下載量超過百萬次,并在開發者群體中受到關注。相比之下,盡管混元也發布了大語言模型(如 Hunyuan-Large、Hunyuan-A13B 等),但在業內聲量上要落后于自家的多模態生態。

      另一方面,隨著多模態模型的能力逐漸補齊,新的難題才開始顯現。當下混元多模態面臨的問題,不是“能生成什么”,而是能不能穩定地按用戶的意圖,把復雜任務完成。

      不同形態下,這個問題各有側重。圖生圖不僅要改得準,還不能誤傷其他區域,風格和結構也要保持一致;視頻生成的挑戰在于運動是否自然、鏡頭和主體能否前后一致,以及長序列是否容易失控;而在3D場景中,難點則集中在幾何精度、結果可控性,以及生產流程能否穩定復現。

      去年8月,字母AI曾專訪騰訊混元3D負責人郭春超。采訪中,他表示,后續的重要優化方向之一,是逐漸降低用戶使用門檻,“比如幫助用戶做更多的prompt改寫,或者提供更多模態的輸入,例如‘文+圖’或‘文+多張圖’,使其可控性能更契合用戶的想法?!?/p>

      不難看出,提升可靠性一直是混元內部聚焦的方向。而隨著近期騰訊釋放出更多補強C端AI業務的信息,持續優化多模態模型的緊迫性進一步提升。

      近期舉行的騰訊員工大會上,馬化騰現身并為元寶站臺,騰訊方面一邊上線“元寶派”這種多人社交形態的探索,并配套春節10億元紅包玩法,把AI助手從單人對話拉向群體場景、拉向更高頻的社交分發。元寶中的各種多模態能力也將迎來海量用戶的檢驗。



      而相比B端場景,C端場景下模型輸出的穩定性要求會顯著提高。B端用戶往往不介意花一些時間“抽卡”,但C端用戶盡管對細節質量要求沒那么高,卻更考驗模型的可靠性,因為他們往往沒有足夠的耐心去反復嘗試。

      由此,可以提出一個龐天宇來了要“干啥”的猜想:為混元補強多模態強化學習與模型行為邊界研究的能力,提升多模態場景下模型輸出的穩定性、跨模態生成與理解任務的優化等方面。

      另一方面,拋開業務層面,作為近期被騰訊招攬的第二位95后年輕AI學者,龐天宇的加入,顯然也釋放了組織層面的信號:在AI業務上,騰訊開始有意展示一批年輕的面孔。

      03

      AI業務要擺脫“舊形象”,新面孔很重要

      “我們團隊非常年輕且國際化,團隊博士比例大約占2/3,基本上都來自于海內外名校。”去年,在專訪郭春超的過程中,他曾這樣向字母AI形容混元3D團隊人員情況。

      在這場對話后不久,混元對外公布了架構大調整,同時先后引入了姚順雨與龐天宇兩個年輕人,分別坐鎮語言模型/基建層和多模態領域。

      這背后,是騰訊在AI業務視角下,人才結構策略正在發生的明顯變化。過去兩年里,騰訊開始更明確地把AI人才視為技術競爭的核心力量。

      剛剛過去的騰訊年會上,馬化騰曾表示:“每個企業的基因不同、體質不同,騰訊的風格就是穩扎穩打”,并指出ChatGPT、DeepSeek等產品改變了行業進程,但騰訊要堅持以“產品長期競爭力和用戶體驗”為核心的路徑。

      與此同時,他提及騰訊在過去一年加大了對原生AI人才的吸引力度,通過年輕化力量重構研發團隊。在騰訊走進27歲的這一年,馬化騰用“重構”和“年輕人才”兩個關鍵詞,來形容AI業務的戰略調整。

      這一策略在騰訊的青云計劃中體現得更具體。該計劃面向全球招募2024–2026年畢業的博士,以及2025–2026年畢業的本科和碩士生,為青年人才提供師資、算力和極具競爭力的薪酬職級。

      馬化騰講話中的“重構”,在某種程度上為騰訊AI和混元團隊構建了一種梯隊式成長敘事,讓更多技術青年看到在騰訊內部成長為技術骨干的路徑。

      另一方面,字節跳動、阿里巴巴等大廠也在用真金白銀搶人:字節增長員工薪酬與年終獎金預算,將獎金總池提升約35%,并提高薪酬調整預算以增強AI業務的薪資競爭力;阿里秋招中AI崗位占比超過六成,明確把AI技術人才作為重點增長方向。

      為了對標這些動作,騰訊除了資源投入,也開始樹立一批年輕的帶頭人,如姚順雨、龐天宇等成為團隊的標識。

      過去相當長一段時間里,騰訊給外界的整體印象偏向克制與穩健,但“穩扎穩打”的另一面,是大公司在組織和決策上的慣性。這種氣質在AI競賽中并不占優:在C端層面,騰訊的元寶既沒能壓制豆包和DeepSeek,甚至在部分聲量與活躍度上,也被后來者千問反超。

      正因如此,從核心團隊成員開始調整,對外釋放更年輕、更具進攻性的面孔,成為騰訊打破路徑依賴、重塑AI敘事的一種必要選擇。



      跑到小紅書和知乎連續發招聘啟事的龐天宇,正是這種轉變最直觀的信號——代表未來生產力的AI行業,敘事邏輯上要呈現出“新瓶裝新酒”。27歲的騰訊需要一批“少年英雄”,為3歲的混元講好AI的故事。

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