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OpenAI再揽两位华人顶尖学者

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据海外社交平台消息,哈佛大学物理系教授、中科大校友尹希与宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授、北大校友苏炜杰近期加入OpenAI。尹希长期研究弦理论、量子引力等基础物理,认为AI可将科研效率提升100倍;苏炜杰专攻生成式AI统计基础、大语言模型水印与对齐,曾获“统计学诺贝尔奖”COPSS Presidents' Award。此举反映大模型竞争进入深水区,AI公司对数学、统计、物理等基础学科人才需求激增,以改进训练方法、评估体系和模型可靠性。

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哈佛最年轻华人教授,被曝加入OpenAI

2026年06月02日 07:39 曝OpenAI再揽两位华人学者。

智东西6月1日消息,据海外社交平台X消息,两位华人科学家被曝近期加入OpenAI。昨天,据知情人士曝料,哈佛大学物理系教授、中科大校友尹希已加入OpenAI。另外,5月30日,宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系教授、北大校友苏炜杰在X上宣布,自己已在沃顿商学院休假期间,加入OpenAI,并回到湾区,参与AI模型训练。

两人分别来自理论物理和统计学领域。苏炜杰的研究方向包括生成式AI统计基础、大语言模型水印、对齐、排序、隐私保护数据分析、凸优化和高维统计推断等;尹希长期研究弦理论、量子引力、共形场论等方向。

从两人的动向来看,OpenAI正在吸引来自基础学科的人才。随着大模型能力提升的难度加大,AI公司越来越需要能从数学、统计、物理等角度理解和改进模型的人。对于大模型公司而言,在算力和数据规模之外,模型训练方法、评估体系和可靠性问题,正在成为下一阶段竞争关键。

01.哈佛当年最年轻的华人正教授,被曝加入OpenAI

据海外社交平台X消息,哈佛大学物理系教授尹希被曝已加入OpenAI。不过,OpenAI、哈佛大学和尹希本人尚未公开确认这一消息。

据推文消息,尹希认为AI可将自己的科研效率提升100倍,过去可能需要10年完成的产出,如今数周即可完成;他还认为,不存在AI无法复现的人类智力能力。

尹希被曝加入OpenAI(图源:X)

哈佛大学物理系官网显示,尹希目前为该校物理学教授,长期从事理论物理前沿研究。他的研究关注弦理论基础问题,以及弦理论对物理学和数学其他领域的启发,过往工作涉及黑洞、弦理论中的超对称束缚态、三维共形场论和规范理论等,当前研究重点包括低维量子引力,以及规范理论和弦理论/引力之间的全息对偶。

哈佛大学物理系尹希介绍(图源:哈佛大学)

尹希的早年经历颇受关注。公开资料显示,尹希1983年12月出生,不到13岁考入中国科学技术大学少年班,17岁完成中科大五年制本科学业后赴美,成为当年去哈佛大学攻读博士学位年龄最小的学生。

2006年,尹希获得哈佛大学物理学博士学位,2008年开始在哈佛大学物理系任教。2015年,31岁的尹希晋升哈佛大学正教授,成为历史上最年轻的哈佛大学华人正教授之一。2016年,尹希因在弦论方面的研究获得2017年“科学突破奖-物理学新视野奖”。

02.苏炜杰官宣加入OpenAI,参与AI模型训练

5月30日,宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系学者苏炜杰在个人账号上宣布,他已在沃顿商学院休假期间加入OpenAI,回到阔别10年的湾区,参与AI模型训练。

苏炜杰加入OpenAI(图源:X)

OpenAI总裁格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)随后在评论区留言欢迎。面对网友询问休假结束后是否会在担任教授的同时兼职OpenAI,苏炜杰回复称,自己还不知道,目前专注于在OpenAI的工作。推文中,苏炜杰同时宣布,自己已晋升为沃顿商学院统计与数据科学系正教授。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院官网显示,苏炜杰为该校统计与数据科学系教授,并兼任计算机与信息科学、数学、生物统计、流行病学与信息学等方向职务。苏炜杰2011年毕业于北京大学数学科学学院,2016年在斯坦福大学获得统计学博士学位,同年加入沃顿商学院任教。

沃顿商学院官网苏炜杰介绍(图源:沃顿商学院)

斯坦福大学统计系今年2月发布消息称,苏炜杰获得2026年COPSS Presidents' Award。该奖项由北美多家统计学会组成的统计学会会长委员会(COPSS)颁发,授予41岁以下的统计学者,常被称为“统计学诺贝尔奖”。

COPSS给出的获奖理由显示,苏炜杰在生成式AI统计基础方面作出突出贡献,研究涉及大语言模型水印、对齐和排序;他在隐私保护数据分析方面的突破,显著提升2020年美国人口普查数据的准确性。

03.结语:基础学科人才成为AI公司新目标

OpenAI接连吸引统计学和理论物理背景的顶尖学者,反映出大模型研发正在进入更深层的竞争阶段。过去几年,行业更关注算力、数据和工程规模,但随着模型能力继续提升的难度加大,如何改进训练方法、建立更可靠的评估体系、提升模型在复杂任务中的稳定性,正在成为新的关键问题。

这也意味着,AI公司对人才的需求正在从传统机器学习和工程开发进一步外扩。统计学擅长处理不确定性、评估和推断问题,理论物理则长期面对复杂系统和抽象模型。对OpenAI这类大模型公司来说,吸收这类基础学科人才,可能有助于在模型训练、对齐、安全和科学推理等方向寻找新的突破口。

本文来自微信公众号“智东西”(ID:zhidxcom),作者:杨京丽,编辑:李水青,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

AI 读后整理

对 HR 和管理者意味着什么

从管理者视角看,OpenAI吸纳基础学科顶尖人才,揭示了大模型竞争从算力、数据规模转向模型训练方法、评估体系与可靠性。这对企业组织意味着:第一,AI人才结构需多元化,不再局限于传统机器学习工程师,数学、物理、统计学等基础学科背景的人才可能成为关键;第二,企业若想在AI应用上取得突破,需建立跨学科团队,促进基础研究与工程实践的融合;第三,AI对工作效率的提升潜力巨大(如尹希所言100倍),组织应重新审视岗位设计和工作流程,让AI成为核心生产力工具。同时,顶尖学者的流动也警示企业:人才争夺已从科技公司蔓延至学术界,组织需构建更具吸引力的研发环境和激励机制。

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