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xAI創(chuàng)始團隊四成是華人

值得注意的是，xAI于2023年7月成立時公布的12人初創(chuàng)團隊名單中，除吳宇懷和吉米·巴外還有三名華人，分別為楊格（Greg Yang）、張國棟（Guodong Zhang）和戴子航（Zihang Dai）。這也意味著，xAI創(chuàng)始團隊里華人的比例高達四成。如果考慮到馬斯克也“占了一個名額”，那么剩下11人里，華人比例幾乎達到一半。

相比之下，開發(fā)ChatGPT的研究員中，華人占比約為五分之一。有行業(yè)資深專家當時對這一現(xiàn)象評價稱，“中國人占五分之一的話是平均水平”，可是xAI已經(jīng)遠遠超過了這個數(shù)字。

xAI的12名初創(chuàng)團隊中有5名華人。 xAI網(wǎng)站截圖

據(jù)公開報道顯示，楊格出生于湖南，初中開始前往美國學(xué)習(xí)，本科和碩士學(xué)位都在哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系攻讀，期間師從丘成桐教授。2018年，楊格曾獲得本科生數(shù)學(xué)領(lǐng)域最高榮譽摩根獎提名。

從哈佛畢業(yè)時，楊格本打算入職谷歌，但丘成桐勸他，“谷歌這種很差的公司就不要去了”。隨后，丘成桐向微軟研究院的負責(zé)人沈向洋推薦了楊格，沈向洋則安排了菲爾茲獎得主麥克對楊格進行面試。

麥克面試后贊嘆不已，稱這個年輕人“非常出色”。沈向洋當時就對楊格講：“你把谷歌的Offer拿來給我看一看，我給你加一塊錢，就來微軟吧?！?

2019年，楊格與丘成桐合影。 楊格X網(wǎng)站賬號

在入職微軟后，楊格擔(dān)任微軟雷蒙德研究院的研究員，曾參與過微軟與OpenAI在大模型上的合作。在微軟期間，楊格的重要成果之一是開發(fā)“張量程序”（Tensor Programs）框架，其中還用GPT-3對所提出的超參數(shù)遷移方法進行了驗證，相關(guān)論文已收錄于NeurIPS、ICML等頂會。

作為楊格的重點研究項目，“張量程序”的長期目標是開發(fā)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的“萬物理論”，也就是找到一種理論上的規(guī)則，可以真正理解AI大模型的行為。這一理論在AI領(lǐng)域具有革命性意義，能夠優(yōu)化大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方式，提高AI模型的泛化能力。

楊格的研究方向深受數(shù)學(xué)驅(qū)動。當時，xAI官宣成立后，楊格曾迅速發(fā)布推文稱：“深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)是深奧、美麗而又非常有效的。發(fā)展出適用于大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的‘萬物理論’將對將人工智能提升到新水平起到關(guān)鍵作用。反過來，這種人工智能將使每個人都能以前所未有的方式理解我們的數(shù)學(xué)世界。數(shù)學(xué)用于人工智能，人工智能用于數(shù)學(xué)！”

此外，xAI初創(chuàng)團隊中的張國棟和戴子航均是在國內(nèi)本科畢業(yè)后，才前往美國進行的深造。

張國棟本科畢業(yè)于浙江大學(xué)信息工程專業(yè)，隨后前往多倫多大學(xué)攻讀碩士和博士學(xué)位，并于2022年畢業(yè)后加入DeepMind。他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和強化學(xué)習(xí)方面有深厚的研究積累。

張國棟的研究風(fēng)格兼具理論深度和工程實踐能力，他不僅發(fā)表了大量高質(zhì)量論文，同時也參與了多個前沿AI項目的研發(fā)。加入xAI之后，他的研究方向主要聚焦于如何優(yōu)化AI訓(xùn)練效率，并提升模型的穩(wěn)定性。

張國棟個人主頁

據(jù)浙江大學(xué)官網(wǎng)介紹，張國棟于2013年考入浙大，學(xué)業(yè)成績連續(xù)三年名列專業(yè)第一，曾獲得浙江大學(xué)最高獎學(xué)金榮譽——竺可楨獎學(xué)金、美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模一等獎、全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模一等獎、浙江省大學(xué)生物理創(chuàng)新競賽一等獎。2016年11月，張國棟前往微軟亞洲研究院（北京）實習(xí)。

2022年，張國棟還獲得了蘋果獎學(xué)金，是4位獲獎的華人學(xué)者之一。

戴子航本科畢業(yè)于清華大學(xué)計算機科學(xué)系，2020年博士畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機系，隨后加入谷歌研究院。他在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域擁有深厚的積累，尤其擅長 Transformer架構(gòu)的優(yōu)化與創(chuàng)新。

戴子航X網(wǎng)站賬號

他的研究貢獻之一，是提出了多種提升AI語言模型訓(xùn)練效率的方法，在提高AI語言理解能力方面做出了突破性貢獻。他曾在谷歌和百度美區(qū)實習(xí)，并在多個頂級AI會議上發(fā)表論文。

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