自xAI成立以來，華人在其研發(fā)團隊中扮演了關(guān)鍵角色,。Grok-3 發(fā)布會上,，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,。
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當(dāng)馬斯克攜xAI發(fā)布Grok-3時，全球AI領(lǐng)域再一次迎來震動,。但比起這款號稱“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)家團隊,。馬斯克在發(fā)布會上仿佛成了“點頭機器人”,，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)團隊中扮演了關(guān)鍵角色,。Grok-3發(fā)布會上，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)機器學(xué)習(xí)專業(yè)。博士期間,，他曾在DeepMind和OpenAI實習(xí),，同時也在斯坦福大學(xué)進行博士后研究。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 研究中的最大貢獻之一,，是對“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)計模式匹配,。此前,，他曾在谷歌的 N2Formal 研發(fā)團隊工作，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，吳宇懷在團隊內(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)計算機科學(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 機器學(xué)習(xí)研究生獎學(xué)金的獲得者,。他的研究重點在于深度神經(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)的計算效率和訓(xùn)練速度。他的長期研究目標(biāo)是解決一個計算問題：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卓著,，同時也非常關(guān)注 AI 技術(shù)的落地應(yīng)用，積極推動 AI 研究與商業(yè)產(chǎn)品的結(jié)合,。
楊格（Greg Yang）,，出生于湖南，初中時期便前往美國求學(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)界最高榮譽之一的摩根獎（Morgan Prize）提名。他曾在微軟雷蒙德研究院擔(dān)任高級研究員,，負責(zé) AI 理論研究,。
楊格最大的貢獻,，是提出了張量程序（Tensor Programs）理論——一個用于理解和描述大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程的數(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,，他曾在社交平臺上寫道：“Math for AI, and AI for Math!”（數(shù)學(xué)推動 AI,，AI 反過來也能推動數(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,。
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。
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,。
在全球 AI 競賽進入白熱化階段的今天，人才已成為核心競爭力,，而 xAI 團隊中華人科學(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)化等多個領(lǐng)域具有極強的影響力。
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,，而 xAI 能否在全球 AI 競賽中真正占據(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。（財富中文網(wǎng)）
作者王衍行為財富中文網(wǎng)專欄作家,，中國人民大學(xué)重陽金融研究院高級研究員、中國銀行業(yè)協(xié)會前副秘書長,、財政部內(nèi)部控制標(biāo)準委員會咨詢專家
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編輯：杜曉蕾
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