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姚班陳立杰入職OpenAI!破解50年世界難題的30歲天才,要顛覆ChatGPT

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新智元報道

編輯:Aeneas 桃子

【新智元導(dǎo)讀】清華姚班天才陳立杰,也要加入OpenAI了?從此,他將揮別UC伯克利助理教授的崗位,在硅谷開展一段新的人生。16歲拿下NOI金牌,直接保送清華姚班;18歲以世界第一的成績,斬獲IOI金牌。

就在剛剛,有消息傳出:30歲姚班大神陳立杰,也要入職OpenAI了!


來源:叉叉叉叉叉

「Top華人社消息」稱,也得到了OpenAI內(nèi)部確認。

這條傳聞一出,立刻引爆了不少AI和理論計算圈的討論。

不過,目前個人主頁上暫未更新——UC伯克利電氣工程與計算機科學(xué)系助理教授。


16歲拿下NOI金牌,直接保送清華姚班;

18歲以世界第一的成績,斬獲IOI金牌。

2017年,他進入MIT攻讀博士,師從計算復(fù)雜性泰斗Ryan Williams。此后幾年,他直接開啟了「刷獎模式」。

去年一篇論文,陳立杰帶隊破解了50年來計算復(fù)雜性「天坑」,用逆向數(shù)學(xué)的思路,徹底顛覆了人們世界觀。

如果加入傳聞成真,陳立杰可能是目前最能給OpenAI帶來「理論天花板」突破的人選之一。

一路拿獎,理論計算機硬核選手

陳立杰是誰?

清華姚班學(xué)霸、特獎獲得者、MIT博士、UC伯克利博士后。

簡單梳理一下他的履歷,就能理解為何一條「加盟傳聞」引發(fā)全網(wǎng)如此高的討論度。


早在高中時期,陳立杰就已在信息學(xué)競賽圈封神,展現(xiàn)出了超越同齡人的編程天賦與數(shù)學(xué)洞察力。

2012年NOI大賽中,陳立杰以金牌成績脫穎而出,提前鎖定了清華大學(xué)的保送資格。

緊接著,在第25屆IOI上,他又以569分(滿分600分)的驚人成績奪得全球第一。


一直以來,他還在Codeforces、TopCoder等國際編程平臺上長期霸榜,因其解題速度極快、思路極其實用,被國內(nèi)外選手膜拜。

保送到清華大學(xué)后,陳立杰在交叉信息研究院「姚班」獲得學(xué)士學(xué)位,師從李建教授。

2016年,他曾獲得了清華本科生特等獎學(xué)金,答辯視頻一度火爆全網(wǎng)。


隨后,他在MIT獲得了博士學(xué)位,師從Ryan Williams。

當時,他的主攻方向是「計算復(fù)雜性理論」和「細粒度復(fù)雜性」。

2019年,他包攬了理論計算機科學(xué)領(lǐng)域兩大頂級會議(STOC 和 FOCS)的最佳學(xué)生論文獎。

2022年博士畢業(yè)后,他獲得了極具聲望的加州大學(xué)伯克利分校米勒獎學(xué)金(Miller Fellowship),成為該校的博士后研究員,合作導(dǎo)師是Avishay Tal和Umesh V. Vazirani。

他對理論計算機科學(xué)有著廣泛的興趣,特別是復(fù)雜度理論中的基礎(chǔ)性問題。同時,也致力于將理論計算機科學(xué)的思想應(yīng)用到其他科學(xué)領(lǐng)域,例如量子物理和AI安全。

  • 如何在P vs. NP問題上取得進展?

  • 隨機性對于高效計算而言是不可或缺的嗎?(即BPP是否等于P?)

  • 量子復(fù)雜度理論如何幫助我們理解量子物理?

  • 如何應(yīng)用理論計算機科學(xué)的思想,為AI系統(tǒng)建立安全理論保障?

科研,只是陳立杰眾多興趣之一。在清華一次采訪中,他曾提到如果未來不做研究,就做音樂游戲玩家。

網(wǎng)癮少年自學(xué)編程,18歲上清華

此前,陳立杰的故事就已經(jīng)廣為傳播。

他出生于1995年,是浙江湖州人。小時候,陳立杰的成績平平,只有數(shù)學(xué)成績稍好一些。

讀小學(xué)時,家里買入一臺電腦,接觸電腦游戲后,他變成了一名網(wǎng)癮少年。最沉迷時,他曾經(jīng)三天兩夜沒出房門。

轉(zhuǎn)折點發(fā)生在高中, 在機房上課時,老師口中的「計算機編程」深深吸引了他,他決定自學(xué)編程。

從此,他沉迷于編程書,甚至等父母睡覺后,起床熬夜學(xué)編程。

隨后他開始參加編程比賽,從兩年內(nèi)就從菜鳥進化為大神。


在16歲時,他獲得了全國青少年奧運會金牌,并且得到保送清華的名額。

不過,他卻沒有選擇保送,而是繼續(xù)留在高中學(xué)習(xí)。高三那年,他以世界第一的成績獲得國際信息學(xué)奧運會金牌。


這個網(wǎng)癮少年忽然打通任督二脈逆襲的故事,也讓我們看到:人生是長跑,不要用一段路的輸贏,給整個人生下結(jié)論。

參考資料:

https://chen-lijie.github.io/


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