姚顺宇为何跳槽谷歌

金华传奇姚盛宇这次真的立功了， gemini 一 夜杀进全球前七！谷歌刚刚放出 gemini samsung think 升级版，在 code forces 算法竞赛中打出三千四百五十五的高分，直接冲进人类前十。什么意思？ 全球只有七个人能赢他？但真正可怕的不是分数，而是他的思考深度。这一带， deep think 强化的是多路径推理能力，面对复杂问题，他会同时展开多种假设路线，进行分层验证和一致性检查，而不是简单链式输出。这让他在 a r c a g i。 二上直接冲到百分之八十四点六， 几乎把这个公认最难的通用智能机准打到天花板，在人类最后考试 h l e 中裸跑百分之四十八点四。要知道，这类题目强调跨领域抽象推理，不是刷题型模型能搞定的。 更狠的是实战数学家让他审查高深论文，他找出人类同行评选都忽略的逻辑漏洞。工程演示中，他能把一张草图自动建模成可三 d 打印的结构文件， 在材料实验中还优化出超过一百微米薄膜的晶体生长方案。甚至在前端层面，他可以单文件生成完整 three js 场景，做光线追踪级物理模拟。这已经不是会写代码的 ai， 而是一个能建模、能验证、能优化的推理系统。 三个月时间，全领域刷爆 s o t a。 从两千七百分到三千四百五十五分，这不是升级，这是跃迁。问题来了，当 ai 已经能站到世界前十的算法水平，我们还要怎么重新定义顶级思考力？关注星智源，秒追 a s i。

全球几十亿人，只有七个程序员能赢得过 ai！ 就 在刚刚，谷歌发布 gemini 三 deep sync 专用推理模式的重磅升级，成为当前地表最强推理大模型。而这一波王炸背后的推手，就是清华物理系的传奇大神姚舜宇。但先别急着对号入座，此姚舜宇非彼姚舜宇。 大家熟知的那个刚成为腾讯首席 ai 科学家的是姚顺宇，而谷歌的这位姚顺宇是前 frapack 的 大神，也是清华特等奖得主。看来姚顺宇这个发音自带学霸霸法，以后给孩子起名都有思路了吧。收回正题，这个模型到底有多强呢？在编程竞赛里， 他直接干到了三千四百五十五 l， 这分数啥概念呢？全球所有人类程序员中，只有七个人比他更强。在人类终极测试 nrcai 四点六和 gpt 五点二创下新纪录。 更牛的是， deepening 不 光会考试，他还能当教授，搞科研。比如一个数学家让他审一篇高深的数学论文，结果他竟然发现了一个连人类专家都没察觉的逻辑漏洞。杜克大学用它成功设计出一款尺寸超一百微米的薄膜，工艺 超过了以前所有的方法。更酷的是，他还能当你的神笔马良，你随便画个草图，比如一个笔记本支架，他就能立马帮你分析、建模，生成专业的三 d 打印文件。以前可能要好几天才能搞定的设计，现在分分钟搞定，这效率真的让人细思极恐啊！

朋友们太炸裂了！爽文男主啊，都不敢这么写！九五后，天才少年姚顺宇正式任职腾讯的首席 ai 科学家，同时接任大模型部的负责人和 ai infora 部 负责人。而这个刚毕业一年的学生，前段时间刚从 openai 离职，网传虽以年薪一亿入职腾讯，虽然腾讯辟谣了，但绝对是天文数字。 姚申宇高中斩获了全国信号赛的银牌，二零一五年以安徽省理科第三名，高考七百零四分进入清华姚班。本科毕业之后呢，进入普林斯顿深造，二零二四年获得计算机科学博士学位，同年八月加入 open i 担任研究员，是重磅产品 operate deep research 的 核心贡献者，为语言智能体方向的开启和发展砥定了重要基础。四位数框架让 ai 能解决复杂问题， react 成为全球构建语言智能体的主流方法。这波薪水和职级都是天花板 级，腾讯呢，不仅仅是打破了排资论辈，更是印证了这两句老话，自古英雄出少年，二十一世纪什么最贵人才？关注我，一分钟读懂 ai 未来！

你可能很难想象，腾讯刚刚认命的首席 ai 科学家只有二十七岁。今天中国 ai 圈最炸的一条消息，主角是九八年出生的姚顺宇，出任腾讯首席 ai 科学家。注意，不是专家顾问，不是首席研究员， 而是首席 ai 科学家，而且同时兼任大语言模型负责人和 ai 英菲尔负责人。换句话说，一个九八年出生的年轻人，直接站到了中国互联网巨头 ai 主线的正中央。很多人第一反应是，他谁啊？是不是又一个天才少年的故事？但我告诉你， 姚顺宇不是普通的学霸模板，他更像是 ai 时代的架构型人物。我们先从他的起点说起。合肥一中 n o y 银牌七百零四分，安徽高考理科第三进清华姚班。这套履历放在任何年代都是天选之子。但真正有意思的不是这些成绩， 而是他的气质。他在清华摇班，一边当联席会主席，一边联合创办了清华学生说唱社。你很少看到一个顶级算法生一边搞理论，一边搞 freestyle。 他 自己说过一句话，我特别喜欢。他说我不再像那种一直往一个点深挖的人，我更喜欢看很多乱七八糟的东西。 这句话后来几乎精准预言了他整个研究方向。很多人不知道，姚胜与大三之前几乎没有做过 ai。 他 原本学的是计算机视觉，后来去 mit 交换，接触到认知科学心理学，才第一次认真思考一个问题，语言能不能成为智能的核心主体。 于是博士阶段，他做了一个在当时并不主流的选择，从视觉转向语言和强化学习。这一步，在今天看来，几乎是踩中了整个大模型时代的主航道。真正让他在 ai 圈封神的，是一系列你可能没听过的名字， 四位数 t o t react c o a r a 简单翻译一下，他在干什么？别人关心模型会不会答题，他关心模型能不能自己想，自己试，自己改、自己干活。 一句话总结，他是最早那一批把大模型当智能体，而不是聊天工具的人。二零二四年博士刚毕业，他直接进了 open ai， 而且不是打杂， 是 operator、 deep research、 computer、 user agent 这些核心方向的贡献者。但真正让他在全球 ai 圈出圈的，是今年四月份的那篇文章 the second half ai 的 下半场。他说了一句非常狠，但现在越来越被验证的话， ai 的 主线正在从模型训练转向定义任务与评估体系。 反正人话就是模型越来越像水电煤，真正拉开差距的是你让 ai 干什么，以及你怎么判断它干的好还是不好。注意，这已经不是一个纯科学家的视角了，这是产品系统、商业视角。在一次访谈里，姚顺宇自己也说的很直白，以前我想的是能不能创造一个爱因斯坦， 后来我发现，人类的组织本身就是一个值得被智能重构的系统。然后他抛出一句话，如果能做一家基于 a 精神的万亿美元公司，是一件非常有意思的事。所以你今天再看这条新闻，它的意义不在于腾讯又挖了一个 open ai 的 人， 而在于一个九八年出生，深度参与定义 a 型的范式的人，开始进入中国大厂的核心决策层，意味着 ai 的 竞争正在从谁模型更大变成谁更等任务系统评估落地，也意味着下一代 ai 领军人物可能真的不是七零后、八零后， 而是这批九五后、零零后。姚少宇的转场不只是个人职业的下半场，而是整个 ai 时代从会说话转向会干活的下半场。我是硅谷没强，关注我，带你了解硅谷每天的最新动态。

一月十号，北京中关村搞了一场神仙局。清华主办的 h i n s 前年峰会，请来了中国大模型圈最能打的四位技术大神， 腾讯混元的姚顺宇，月字暗面的杨紫林，阿里的林俊阳，还有字谱的堂姐。这几位不是九零后天才，就是学术老炮，平时各忙各的，难得聚在一起，这事可好了，全部聚齐，那不为发布新产品，只为聊一件事情，咱们中国的 ai 下一步该怎么做？ 那今天我们就来给大家扒一扒这场闭门会议都说了啥。首先问大家一个问题，你现在用的 ai， 像写文案、做 ppt、 查资料，你觉得是该由腾讯、阿里这种大厂来做，还是交由一堆创意团队去折腾呢？ 腾讯的姚迅宇就直接表态了，咱们普通人用的 ai， 其实真的不需要太聪明，像我们平时用的豆包啊，通一千问，问个天气，写个周报就能搞定了。但是企业不一样，他们很怕 ai 说错话，比如合同漏了一个条款，那可能就是几百万的坑。所以企业愿意花更多的钱，也要用上最强的模型。 所以他说，做 c 端应用，还是模型公司自己最在行。像雀 g、 p、 t、 豆包、 geminis 这些自家模型团队一手调教的模型一升级，产品就立马跟着变。而那些第三方做的 ai 工具，例如像 minus 这些呢，他就想靠外部调用就能够把效果做大。干过大厂的 其实太难了，可是到了企业端呢？反过来，每一家行业要求都不一样，医院、工厂、银行他们都得定制专属的 ai。 所以 b 端呢，有可能会是大模型打底，小应用满天飞的局面。一句话总结就是 你我用的 ai 大 概率还是大厂包圆了，那企业用的那就是百花齐放，谁专业谁上。那接着就看粤字暗面的杨紫林，这哥们说话是有点硬核的， 但是核心就一句，现在训练的 ai 太烧钱，太费数据了，能不能省着点干更多的活呢？ 比如他打了一个比喻， scaling log， 不是 拼的是谁的钱多，而是看谁能够把电变成智能的，效率更高。现在网上好的数据很快用完，那再去堆数据卷不划算怎么办？他抛出了两个杀手锏，第一个就是提高托肯的效率，说白了就是让模型学得更聪明， 花更少的算力，学会更多的东西。他们搞了一个叫 monon 的 新的优化器，比行业用的十年的 eden 快 一倍，意思就是说同样的智能水平，数据量只要一半。 第二就是搞上下文难题，你有没有遇过一种情况，就是 ai 聊着聊着就忘记了前面说什么，他们出了个 kimi 的 liner 新架构，就能让 ai 一 口气处理上百万字的长文本， 速度比以前快六到十倍，还更准。杨紫林说做模型，其实就是在建构一种世界观，每一个模型的输出的内容，就像不同的人写文章，他有性格，有风格，那未来 ai 拼的不是谁在榜单上面的分数更高，而是谁更有品位，更有个性，这才是真正的差距。那 阿里的林俊扬呢？他的看法跟姚俊宇差不多，模型公司自己做产品天然有优势，但是他们的重点是在未来。他讲了阿里同意的三个目标，第一就是搞真正的多模态，不光能够看图听声，还能够自己生成图片、音频、视频， 理解和输出一手抓。第二个呢，就是从答题机器变成自主代理，让 ai 自己能够定目标，拆解任务，试错、学习，像人一样主动干活。 第三就是让 ai 走进真实的世界，也就是具身智能，让它不只会聊天，还能够操控机器人任路搬东西。那 这个时候呢，智普的堂姐就站出来泼了一盆冷水了，大家别高兴太早，其实咱们跟美利国的差距还是没有缩小呢，为什么呢？人家的算力储备比我们高一大截，那做产品的同时还能留一堆算力来搞 前沿的研究，那咱们呢，很多算力都拿来做业务，真正用来闯出一条新路的太少了。他提出一个狠招，就是 可验证奖励的强化学习。比如做数学题， ai 自己做完能检查对错，不需要靠人来打分。他们现在的 g、 l m 四点七就是用这招，那模型在 数学编程上实现自我提升。但是更难的是，怎么让 ai 在 没有标准答案的事情上，他们自己也能够找到方向呢？比如说写小说，谈感情、做决策，这才是未来真正的考验。 这场会议啊，四位大佬没有去争谁强谁弱，谁对谁错，而是认真在思考一件事情，中国的 ai 到底缺了啥？未来拼的是啥？我们屡一屡哈。第一路线已经分家了，腾讯、阿里。模型就是产品 拼整合拼效率，越字暗面拼的就是智能效率，省着来用资源跑出更远。字谱拼的是自我进化，想打破现有的训练模型的天花板， 那第二就是中美的差距不在模型的大小，而是在效率和探索的自由。我们擅长改作业，但是我们真正新出题人的环境跟人还是不够的。那第三就是以后 ai 比的可能不是比谁分数高，而是谁更像人， 有思想，会做事情，能成更长远的打算。最后我们回到普通人，这些事情离你远吗？一点都不，每一次你用 ai 写东西、查资料，背后都是这些人炒出来、试出来、磨出来的结果。 中国的 ai 能不能走出自己的路，不能只看技术，更要看我们愿不愿意给那些不挣钱但是很重要的探索，多一点时间和耐心。 那这一场闭门会议，没有发布产品，没有刷榜单，但老实说，这才是真正拉开序幕的信号。 ai 大 战才刚开头，我们下期再见！

一点五万亿估值刚到手，三个顶尖科学家就说不干了？这事我越查越血压飙升。马斯克刚拿下人类历史上最有创新能力企业家的头衔，转头就给全世界上了一课，什么叫卸磨杀驴？得？原来所谓的创新秘诀不是尊重人才，是会整人。 事情是这样的，马斯克把 spacex 和 xiai 两家公司合并，一个发火箭，一个搞人工智能，两边整合到一起， 估值直接冲到一点五万亿美元，荣登全球独角兽榜首。听起来是不是挺美？结果呢？合并协议刚签完，三个顶级科学家转身就走了。其中有一个叫吴怀宇， x a i 的 核心成员，他给出了理由时，身体出了问题，得了莱姆病， 长期高强度工作引发的应激反应。这病他以前也得过，怎么以前不辞职，偏偏这时候辞职？我仔细查了一下背后的故事，更气人了。 原来并购之后，马斯克搞了一出人事变动，吴怀宇以前是独立负责人，自己说了算。现在呢？给他安排了一个上级，让他向另一个华人张国栋汇报工作。两个本来平起平坐的人，硬生生整出一个上下级关系好吗？这不是明摆的让你难受吗？ 有人说吴怀宇现在走太可惜了，再撑一撑，等十倍 cx 上市，原始股能让他赚的盆满钵满，但说实话，像他这种级别的人，根本不缺钱。你们知道现在顶尖 ai 人才的薪酬价位吗？有的公司挖华人科学家，起步就是八千万美金， 有的开到两三亿，个别的十几亿都有。他们早就过了为钱工作的阶段，现在是为理想为兴趣在干活。 所以当你连最基本的尊重都给不了，人家凭什么陪你干下去？马斯克以前是怎么干的？还记得他收购推特吗？ 四百亿美金买下来，转头一刀砍掉百分之九十的员工，一万多人直接缩减到不足一千人。他管这叫提高效率，效率是提高了，人心呢。现在网上有人帮他辩解，说这是必要的人事调整，不是内斗。 这话我听着就想笑，把原本独当一面的科学家硬安排到别人手下汇报工作，这叫调整，这叫整人。你以为这些科学家是什么？是可以随意拆装的螺丝钉吗？ 最让我气的是，这些顶尖科学家里不少是华人，他们在美国拼命干活，给美国公司创造价值，结果呢？资本家一翻脸就让你卷铺盖走人。你以前的功劳不好意思，那是公司的，你以后的前途那是你自己的事。有人说马斯克是人类历史上最伟大的企业家， 我只能说他确实很会一件事，就是用最小的代价榨干人才的剩余价值。说到底，资本的逻辑从来没变过，当你有用的时候你是核心资产，当你爱事的时候你就是多余人员。一点五万亿的估值背后是无数个被牺牲的个体。 马斯克现在的确风光，但一个企业只会用并购加裁员的套路做大做强，根基是脆弱的。科学家不是零件，人才不是消耗品。今天能让吴怀宇走，明天就能让张国栋走，后天呢？还有谁愿意给一个随时翻脸的老板卖命？这不是情绪，这是规则。