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      “95后”清華天才科學家龐天宇加盟騰訊任混元首席研究科學家

      科學家種出爆米花味的番茄

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      繼OpenAI大神姚順雨之后,騰訊AI再添猛將!95后清華「天驕」龐天宇,正式入職騰訊,出任混元首席研究科學家,負責多模態強化學習。騰訊的大模型「夢之隊」版圖,正在極速擴張。

      又一位頂尖AI青年學者,加入了騰訊的大模型戰隊!

      今天,據社交媒體爆料,前Sea AI Lab高級研究科學家、清華大學博士龐天宇,已正式入職騰訊。


      他將擔任騰訊混元主任研究員

      同時作為Tech Lead,掌舵多模態強化學習(Multimodal RL)的技術研發。

      這是繼不久前OpenAI大神姚順雨加盟后,騰訊在AI核心人才引進上的又一大動作。

      如果說姚順雨的加入是為了并在「推理(Reasoning)」能力上通過System 2思維實現突破,那么龐天宇的到來,則劍指「交互(Interaction)」——解決模型如何在虛擬與現實環境中看懂世界、做出決策。

      這一波「炸場」的人事變動,似乎預示著騰訊AI戰略的「中途島」時刻已經到來:從跟隨轉向全面進攻。

      95后頂尖學霸

      龐天宇,2007-2013年就讀于十一學校直升班以及第一屆科學實驗班。

      高中物理競賽保送至清華大學數理基科班,并于2017年直博清華大學計算機系攻讀人工智能專業。

      2022年博士畢業后前往新加坡Sea AI Lab擔任高級研究科學家。

      他的主要研究方向為可信機器學習以及生成式模型。


      2013年,他進入清華大學數理基科班就讀。這個班級以課程難度大、數理基礎極度扎實著稱,被譽為清華培養學術大師的搖籃。

      2017年,他從清華大學獲得了數學和物理的學士學位。

      2017年本科畢業后,龐天宇直接在清華計算機系攻讀博士學位,師從清華人工智能研究院基礎理論研究中心主任、RealAI首席科學家朱軍教授。

      據報道,龐天宇大三才接觸AI,一上手的研究就進入了當時AI的「無人區」——AI對抗魯棒性研究。

      當時該研究領域還很小眾,龐天宇甚至難以找到同行交流。

      但在讀博期間,他就展現出了驚人的戰斗力。

      不僅是ICML、NeurIPS、ICLR等AI頂會的常客,他還橫掃了學生時代的幾乎所有重量級獎學金:

      從全球僅10人的「百度獎學金」,到「微軟學者獎學金」、「英偉達學術先鋒獎」,再到WAIC云帆獎、鐘士模獎學金以及CAAI優秀博士論文……這份履歷,堪稱「金光閃閃」。


      博士畢業后,龐天宇加入新加坡Sea人工智能實驗室(Sea AI Lab),擔任高級研究科學家。

      該實驗室由顏水成等知名學者領導,曾是東南亞最頂尖的AI研究機構。

      在此期間,龐天宇持續輸出高質量論文,積累了豐富的工業界研究經驗。

      深耕多模態,引用超15000次

      作為一名年輕的學術大牛,龐天宇在學術界的影響力不容小覷。

      截至目前,他已在頂級會議和期刊上發表了70余篇論文,谷歌學術引用次數超過15000次。


      他的主要研究方向聚焦于多模態模型的強化學習,具體涵蓋了:

      · 生成模型(如Diffusion Models)

      · 理解模型(如VLMs)

      在騰訊混元團隊,他將作為多模態強化學習技術負責人,重點攻堅多模態生成與理解的對齊問題。

      這對于騰訊龐大的游戲業務和機器人業務而言,無疑是至關重要的核心能力——讓AI不僅能「生成」內容,更能「理解」環境并進行交互。

      騰訊的AI戰略

      隨著姚順雨和龐天宇的相繼加入,騰訊的AI戰略拼圖正變得清晰可見。

      這不再是過去那種內部「賽馬」、各自為戰的局面,而是一場由頂尖科學家領銜的「集權攻堅戰」。

      據報道,騰訊高層最新內部講話:希望AI社交新玩法,重現微信紅包的全民熱潮。

      1. 人才策略年輕化

      騰訊正在擺脫以往依靠老牌學術大牛掛名的模式,轉而高薪挖角90后、95后正處于科研巔峰期的「當打之年」科學家。

      無論是96年左右的姚順雨,還是95年的龐天宇,他們不僅擁有「清華+海外/頂尖機構」的完美背景,更在OpenAI、Sea等一線戰場經歷過大模型實戰。

      2. 技術重心升級

      這兩位科學家的研究方向形成了完美的互補:

      · 姚順雨(Reasoning/Agent): 解決模型「怎么思考」,推動復雜任務規劃。

      · 龐天宇(Multimodal RL): 解決模型「怎么交互」,打通虛擬與現實的決策壁壘。

      3. 組織架構變革

      近期,騰訊成立了AI Infra等新部門,并將核心科學家職級大幅提升,直接向總裁匯報。

      這表明,騰訊正通過「鈔能力」和極高的決策權限,試圖修正起步稍晚的劣勢,集中算力和數據資源,在Agent(智能體)和多模態原生賽道上,實現對DeepSeek、OpenAI的追趕甚至超越。


      AI的下半場,拼的不僅是算力,更是對大模型本質的理解與定義。

      在這個戰場上,騰訊顯然已經做好了準備。

      參考資料:

      https://xhslink.com/m/lGSaMidNL9

      文章來源:新智元。

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