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當(dāng)馬斯克攜xAI發(fā)布Grok-3時(shí)，全球AI領(lǐng)域再一次迎來震動(dòng)。但比起這款號(hào)稱“地球上最智能的AI”，更吸引人們目光的，是其背后的華人科學(xué)家團(tuán)隊(duì)。馬斯克在發(fā)布會(huì)上仿佛成了“點(diǎn)頭機(jī)器人”，而真正坐在C位、掌控AI未來的，似乎是幾位華人面孔。他們究竟是什么來頭？

自xAI成立以來，華人在其研發(fā)團(tuán)隊(duì)中扮演了關(guān)鍵角色。Grok-3發(fā)布會(huì)上，坐在核心位置的吳宇懷（Yuhuai Wu）與Jimmy Ba便是AI領(lǐng)域赫赫有名的人物。

吳宇懷，2021年博士畢業(yè)于多倫多大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)。博士期間，他曾在DeepMind和OpenAI實(shí)習(xí)，同時(shí)也在斯坦福大學(xué)進(jìn)行博士后研究。他的研究方向涉及AI數(shù)學(xué)推理，尤其關(guān)注AI在高等數(shù)學(xué)中的應(yīng)用。

吳宇懷不僅是 xAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人，更是 Grok-3 研發(fā)的核心力量。他在 AI 研究中的最大貢獻(xiàn)之一，是對(duì)“AI 數(shù)學(xué)家”概念的探索——即如何讓 AI 具備真正的數(shù)學(xué)推理能力，而不僅僅是統(tǒng)計(jì)模式匹配。此前，他曾在谷歌的 N2Formal 研發(fā)團(tuán)隊(duì)工作，專注于將 AI 訓(xùn)練成數(shù)學(xué)家，使其能像人類數(shù)學(xué)家一樣思考。

除了專業(yè)研究，吳宇懷在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部以“極致專注”著稱。他的工作作風(fēng)極具科研氣質(zhì)，幾乎可以廢寢忘食地鉆研一個(gè)數(shù)學(xué)難題數(shù)周。與許多 AI 科學(xué)家不同，他的目標(biāo)不僅僅是讓 AI 變得更聰明，而是讓 AI 具備真正的推理能力，甚至挑戰(zhàn)人類數(shù)學(xué)家的智慧極限。

Jimmy Ba 現(xiàn)為多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授，他的導(dǎo)師是 AI 領(lǐng)域的傳奇人物 Geoffrey Hinton（被譽(yù)為“AI 教父”）。他的碩士（2014 年）和本科學(xué)位（2011 年）都來自多倫多大學(xué)，師從 Brendan Frey 和 Ruslan Salakhutdinov。他是 CIFAR AI 主席。他還是 2016 年 Facebook 機(jī)器學(xué)習(xí)研究生獎(jiǎng)學(xué)金的獲得者。他的研究重點(diǎn)在于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效學(xué)習(xí)算法，致力于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率和訓(xùn)練速度。他的長(zhǎng)期研究目標(biāo)是解決一個(gè)計(jì)算問題：如何構(gòu)建具有類似人類效率和適應(yīng)性的通用問題解決機(jī)器？特別是，他的研究興趣集中在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效學(xué)習(xí)算法的開發(fā)上。

Jimmy Ba 在學(xué)術(shù)界以其扎實(shí)的理論功底著稱，他的研究涉及優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的 Adam 優(yōu)化算法，至今仍是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的優(yōu)化方法之一。他的博士論文奠定了許多現(xiàn)代 AI 訓(xùn)練方法的基礎(chǔ)。

作為 AI 領(lǐng)域最頂尖的學(xué)者之一，Jimmy Ba 選擇加入 xAI，無疑為這家新興企業(yè)增添了極大的學(xué)術(shù)分量。他不僅在理論研究上貢獻(xiàn)卓著，同時(shí)也非常關(guān)注 AI 技術(shù)的落地應(yīng)用，積極推動(dòng) AI 研究與商業(yè)產(chǎn)品的結(jié)合。

楊格（Greg Yang），出生于湖南，初中時(shí)期便前往美國(guó)求學(xué)，本科和碩士均畢業(yè)于哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系。他的學(xué)術(shù)生涯充滿傳奇色彩，在哈佛求學(xué)期間，他曾兩度休學(xué)，一次是為了追求自己的 DJ 夢(mèng)想，另一次則是為了深入研究數(shù)學(xué)。2018 年，他獲得了本科數(shù)學(xué)界最高榮譽(yù)之一的摩根獎(jiǎng)（Morgan Prize）提名。他曾在微軟雷蒙德研究院擔(dān)任高級(jí)研究員，負(fù)責(zé) AI 理論研究。

楊格最大的貢獻(xiàn)，是提出了張量程序（Tensor Programs）理論——一個(gè)用于理解和描述大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程的數(shù)學(xué)框架。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。

他的研究方向深受數(shù)學(xué)驅(qū)動(dòng)，他曾在社交平臺(tái)上寫道：“Math for AI, and AI for Math!”（數(shù)學(xué)推動(dòng) AI，AI 反過來也能推動(dòng)數(shù)學(xué)）。在 AI 研究人員眼中，他不僅是一位科學(xué)家，更是一位愿意挑戰(zhàn) AI 理論極限的數(shù)學(xué)家。

張國(guó)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 年博士畢業(yè)后加入 DeepMind。他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面有深厚的研究積累。

張國(guó)棟的研究風(fēng)格兼具理論深度和工程實(shí)踐能力，他不僅發(fā)表了大量高質(zhì)量論文，同時(shí)也參與了多個(gè)前沿 AI 項(xiàng)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。

戴子航本科畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，2020 年博士畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)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(zhǎng) Transformer 架構(gòu)的優(yōu)化與創(chuàng)新。

他的研究貢獻(xiàn)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(xiàn)。他曾在谷歌和百度美區(qū)實(shí)習(xí)，并在多個(gè)頂級(jí) AI 會(huì)議上發(fā)表論文。

在全球 AI 競(jìng)賽進(jìn)入白熱化階段的今天，人才已成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，而 xAI 團(tuán)隊(duì)中華人科學(xué)家的重要性不言而喻。他們不僅在技術(shù)上獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，更在 AI 理論研究、數(shù)學(xué)建模、語言模型優(yōu)化等多個(gè)領(lǐng)域具有極強(qiáng)的影響力。

從數(shù)學(xué)天才楊格到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化大師 Jimmy Ba，從 AI 數(shù)學(xué)家吳宇懷到 NLP 語言模型專家戴子航，每一位華人科學(xué)家都在 xAI 中扮演著不可替代的角色。他們不僅是 AI 研究的開拓者，更是 AI 未來的塑造者。

可以預(yù)見，未來 AI 的發(fā)展，仍將由這些頂尖人才推動(dòng)，而 xAI 能否在全球 AI 競(jìng)賽中真正占據(jù)領(lǐng)先地位，很大程度上取決于這些華人科學(xué)家的智慧與創(chuàng)新。（財(cái)富中文網(wǎng)）

作者王衍行為財(cái)富中文網(wǎng)專欄作家，中國(guó)人民大學(xué)重陽金融研究院高級(jí)研究員、中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)前副秘書長(zhǎng)、財(cái)政部?jī)?nèi)部控制標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)咨詢專家

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編輯：杜曉蕾