鐵打的營盤，流水的兵。就在剛剛，姚順宇（ Yao Shunyu ）在個人博客官宣從 Anthropic 跳槽到了 Google DeepMind。

姚順宇，不是姚順雨。

需要說明的是， 如今在大模型領(lǐng)域，叫 Yao Shunyu 的大名鼎鼎研究者其實有兩位。今天這位主角，本科畢業(yè)于清華，研究興趣橫跨理論凝聚態(tài)、量子混沌與高能物理；至于另一位 Yao Shunyu（姚順雨）的故事，可以翻看我們此前的報道。

2015 年，姚順宇 進入清華物理系，2019 年本科畢業(yè)拿了凝聚態(tài)與材料物理學(xué)學(xué)士學(xué)位。本科期間直接把清華最高榮譽——特等獎學(xué)金收入囊中，順便還拿了個葉企孫物理獎。

姚順宇的本科期間的成績單相當(dāng)能打：第一作者發(fā)了 3 篇物理頂刊（2 篇 PRL + 1 篇 PRB）， 2018 年與團隊合作突破非厄米拓?fù)鋯栴}研究瓶頸， 其研究成果更是被廣泛引用。

2019 年本科畢業(yè)后，姚順宇直奔斯坦福大學(xué)理論與數(shù)學(xué)物理系讀博。導(dǎo)師是兩位大?！狣ouglas Stanford 和 Stephen Shenker。博士研究方向主要圍繞量子場論與量子引力的動力學(xué)特性，以及它們與量子信息、數(shù)學(xué)的交叉領(lǐng)域。

2024 年 10 月，姚順宇正式加入 Anthropic Claude 團隊，開始搞大模型研究。結(jié)果干了不到一年，就官宣跳槽了。

截至 2025 年，其論文總引用次數(shù)達到 5020 次（其中 2020 年后積累了 4678 次），h 指數(shù)為 14。

在今天公開的博客信里，姚順宇坦誠地闡述了轉(zhuǎn)向 AI 的初衷。

理論物理雖然思想深邃，需要數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和物理的廣博知識，但這個領(lǐng)域多年來幾乎沒有新的實驗突破。一個缺乏實驗的學(xué)科，很難客觀判斷研究的重要性，也很難通過系統(tǒng)化實驗來化解分歧。

所以他最終在 AI 和量子計算之間選了前者。雖然量子計算未來會很重要，但目前瓶頸主要在實驗平臺上。相比之下，AI 更吸引他，因為和物理研究有某種相似之處。

用他自己的話說，做 AI 研究就像 17 世紀(jì)研究熱力學(xué)——那時人們甚至還不知道「熱」是什么，仍然相信「燃素說」，但這并沒有阻止他們用科學(xué)方式做實驗，逐步總結(jié)出定律，最終推動了熱機的發(fā)明，徹底改變了世界。

大規(guī)模 AI 模型的研究和那種探索階段非常相似：一方面還沒有可靠理論來描述大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為，另一方面系統(tǒng)性研究已經(jīng)開始帶來寶貴經(jīng)驗，比如「縮放定律」(Scaling Laws)。

雖然姚順宇認(rèn)為 Anthropic 是物理學(xué)家進入 AI 研究的最佳起點之一，但他還是在 9 月 19 日從 Anthropic 正式離職，9 月 29 日加入 Google DeepMind。

他在博客里給出了兩個原因：

他表示，能夠見證 Claude 從 3.7 到 4.5 的進步是一種榮幸，個人也從中學(xué)到了很多。

但從個人角度來說，Anthropic 是他第一份也是此前唯一一份 AI 工作，他不希望自己的經(jīng)驗與認(rèn)知被某個特定實驗室局限，尤其是如今核心研究往往不再公開發(fā)表論文。

在博客最后，他表示：Anthropic，和你 共事的時光很棒，但沒有你，也許會更好 。

附上博客原文：

https://alfredyao.github.io/posts/2025-10-06.html

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