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姚順雨帶隊、Hy3 preview上線!騰訊現(xiàn)在適合上車嗎?

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編輯|吳昕

剛剛,騰訊混元 Hy3 Preview 正式亮相。

這是姚順雨歸國加盟騰訊后交出的第一份重磅答卷,整體性能達(dá)到了同尺寸模型最佳水平,兼具實用性和性價比。

看似慢一拍的動作,正好回應(yīng)了前不久的那個略帶尖銳的的提問。

「這是一個非常好的問題!乖隍v訊2025年第四季度財報電話會上,騰訊總裁劉熾平這樣回應(yīng)摩根士丹利分析師的問詢:

在美國,一些后來者即使擁有大量算力、人才、數(shù)據(jù),依然難以追趕。騰訊自稱不是先行者,憑什么例外?[1]

劉熾平說,「如果你將AI視為多場不同的游戲,那么總會有新的機(jī)會、新的前沿不斷被打開!箵Q言之,先與后的邊界,其實變動不居。[2]

更何況,AI戰(zhàn)局才剛剛拉開架勢。世界貿(mào)易組織前首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家、美利堅大學(xué)教授羅伯特·庫普曼也提到:誰會勝出,現(xiàn)在還沒有人知道答案。[3]

但如果把時間拉長,一些線索已隱約可見。

過去二十多年,從游戲、長視頻、短視頻、支付到云與 AI,騰訊在某些關(guān)鍵戰(zhàn)場上雖不是第一個「吃螃蟹」,卻總能彎道超車,定義「螃蟹該怎么吃」。

很多人會把這種能力歸因于戰(zhàn)略、資源或生態(tài)。如果繼續(xù)往下拆,會發(fā)現(xiàn)一個更基礎(chǔ)的變量:人才密度和使用方式。很多看似戰(zhàn)略的問題,本質(zhì)上是人才問題。

騰訊最新財報為這一點(diǎn)提供了側(cè)面的印證:

全年收入 7517.66 億元,同比增長 14%;國際游戲業(yè)務(wù)帶來百億美元現(xiàn)金流;

毛利率由 53% 提升至 56%。在如此體量下,3 個百分點(diǎn)的提升,歸功于「核心業(yè)務(wù)在運(yùn)營和財務(wù)上都受益于AI整合」。[4]



這背后,是人將AI從抽象的模型能力,變成了觸手可及的商業(yè)價值。

在走進(jìn)并傾聽了一些人的故事后,我們發(fā)現(xiàn),有人一入場,就被放進(jìn)億級系統(tǒng)的核心位置,在實戰(zhàn)的硝煙中歷練,獨(dú)當(dāng)一面;有人躬身入局,在「無人區(qū)」為大模型賽道換上長跑者的引擎,用兩年的寂寞跑出了單月數(shù)百萬次的行業(yè)調(diào)用。

雖為實習(xí)生,也能將茶水間的靈光一現(xiàn),演化為挑戰(zhàn)視覺模型常識的「TokenSet」新范式;或在一年內(nèi)收獲數(shù)篇頂會論文,并將學(xué)術(shù)探索轉(zhuǎn)化為騰訊元寶的能力躍遷,精準(zhǔn)落地。

這群技術(shù)人不只是執(zhí)行既定方向,也在主動參與定義系統(tǒng)、問題以及解法本身。所謂的后發(fā)優(yōu)勢,不過是他們在解決真實問題、創(chuàng)造用戶價值的過程中釋放出的確定性。

起步即核心,親手改寫億級戰(zhàn)場

很多公司的人才培養(yǎng)路徑,往往有一條默認(rèn)曲線:從邊緣模塊做起,逐步靠近核心,等到真正參與關(guān)鍵項目,往往已經(jīng)是幾年之后。

但在 Dream 和 Wolf 的講述中,一種完全不同的解法躍然紙面。對于這些野心勃勃、高度自驅(qū)的年輕人來說,壓力從不是負(fù)擔(dān),無意義的平庸消耗才是。

對才華最高級別的尊重,就是將他們置于核心業(yè)務(wù),直面一線真題,無論是入職新人還是實習(xí)生。作為結(jié)果,他們往往會展現(xiàn)出更高的投入度與創(chuàng)造力,快速成長起來。

2021 年,Dream 博士畢業(yè),手握多家 offer,最終還是選擇加入微信團(tuán)隊。那時的視頻號剛上線一年,外界并不普遍看好,但他認(rèn)定,這是一個會快速成長的業(yè)務(wù),幾乎沒有猶豫,就從北京飛到廣州。

剛?cè)肼,他就直接參與主力項目:視頻號推薦算法。不是做已有系統(tǒng)的局部優(yōu)化,也不是跟隨已有業(yè)界研究,而是去做一些有新意的事情。他說。

很快,他們開始嘗試把推薦模型「做大」,讓模型能夠理解更長的用戶行為序列,從而更準(zhǔn)確地捕捉興趣變化。但在日度百億樣本的環(huán)境中,更先進(jìn)的 GPU 同步訓(xùn)練反而失效,線上與離線表現(xiàn)明顯偏離。

于是,他們重新定義問題:將訓(xùn)練方式轉(zhuǎn)向「流式訓(xùn)練」,在過去的數(shù)據(jù)分布上訓(xùn)練,在未來的數(shù)據(jù)分布上推理,并進(jìn)一步定位到「延遲反饋」帶來的偏置。

路徑一旦改變,整個局面被打開。

從長序列建模到高階注意力,一系列關(guān)鍵環(huán)節(jié)被逐一擊穿,最終帶來雙位數(shù)的效果提升。對上萬條完整曝光歷史序列的端到端建模,也成為視頻號推薦體系中具有代表性的技術(shù)節(jié)點(diǎn)。

Dream 非常認(rèn)可解決真實問題帶來的成就感和意義感。在微信做技術(shù),你的每一個改動,都可能直接影響大規(guī)模用戶體驗。如今,視頻號 DAU 已位居行業(yè)第二,電商 GMV 持續(xù)翻倍增長。 面對自己傾注幾年心血的業(yè)務(wù),「是的,它沒有讓我失望。」他說。



Dream 在視頻號上記錄旅游和日常生活,也體驗自己和團(tuán)隊的作品。

和 Dream 的路徑相似,青云校招生小L 的故事,把這種「起步即核心」的解法講得更直白。

今年,他以青云身份加入混元,做 Agent 方向。按慣例,新人通常會被分配到一個固定小組,從熟悉流程開始。但小L 入職第一周,導(dǎo)師做的第一件事,是帶他逐一拜訪混元各組負(fù)責(zé)人和元寶團(tuán)隊,讓他在最短時間內(nèi)摸清整個組織的業(yè)務(wù)版圖,然后——自己選。

短短幾個月,他已經(jīng)嘗試了三四個方向。每當(dāng)遇到卡點(diǎn),或發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會,導(dǎo)師會直接幫他引薦合適的人一起推進(jìn),而不是讓他自己慢慢摸索。技術(shù)負(fù)責(zé)人也會主動走到工位問新人最近在想什么。

「只要你對一件事比所有人都感興趣,這件事就大膽去做。」小L 這樣概括混元的規(guī)則——不論資排輩,讓狀態(tài)最好的人上場。



這種靈活性的背后,其實是一種更底層的組織設(shè)計:匯報層級很短,所有人基本只隔一兩層就能直接溝通。小L 形容這里有一種「初創(chuàng)感」——但它長在一個已經(jīng)有充足資源與真實業(yè)務(wù)場景的大平臺之上。有靈活性,又有海量資源支撐,這就是可以成就億級戰(zhàn)場的底氣源泉。

在這種結(jié)構(gòu)里,新人不是被安置的螺絲釘,而是一個被允許自己尋找最優(yōu)解的技術(shù)人。而平臺要做的,只是保證每一個「我想做這件事」的判斷,都能被聽見、被接住。

少有人走的路:混元 3D 跑出業(yè)界頭部模型

過去一年,Spring 格外忙。對外發(fā)聲、對內(nèi)溝通,作為混元 3D 負(fù)責(zé)人的他一直在解釋同一件事——如何把 3D 生成做到可商用。

這一年,大模型迭代加速,行業(yè)幾乎把所有注意力都投向更成熟、更確定的方向。而他負(fù)責(zé)的混元 3D 生成,卻仍然屬于一個「還在前半程」的領(lǐng)域。

但這條路,他其實兩年前就選了。

那時,大多數(shù)人還在埋頭卷已有的生成模型。3D 生成既沒有現(xiàn)成路徑,也沒有明確共識,像一條「沒人走過的路」。Spring 主動在內(nèi)部爭取了這個方向。

理由很簡單:一旦跑通,它會重寫 3D 內(nèi)容的生產(chǎn)范式。

只是,「正確」往往并不「容易」。為了讓這個方向活下來,他一邊反復(fù)溝通、爭取資源,一邊從零拉起團(tuán)隊,把模型、數(shù)據(jù)、工程鏈路一塊一塊啃下來。

兩年后,這條當(dāng)初并不起眼的路線,長成了混元 3D 生成大模型——業(yè)內(nèi)效果領(lǐng)先、社區(qū)最受歡迎的 3D 大模型之一。并且,他還將混元 3D 從物體生成擴(kuò)展到了混元3D世界模型,進(jìn)一步擴(kuò)大了團(tuán)隊技術(shù)價值。

在外界將注意力集中在大模型競速、并一度認(rèn)為騰訊「慢了半拍」時,這條更早期的路徑,反而在客戶側(cè)顯出差異。據(jù)報道,在 3D 打印、工業(yè)設(shè)計等各領(lǐng)域,已有多家頭部企業(yè)紛紛采用騰訊云的 3D 模型服務(wù)。



類似的選擇,今年畢業(yè)加入騰訊的小V(化名)也做了一次。

他擁有博士和博士后背景,長期研究多模態(tài)應(yīng)用方向,尤其是一些更比較前沿、尚未形成主流路徑的技術(shù)問題,在國內(nèi)外都鮮有成熟參考。求職時,他接觸了多家中美公司,但幾乎所有建議都指向同一個方向:轉(zhuǎn)向更通用、更確定的研究,比如后訓(xùn)練或模型優(yōu)化。

「騰訊是唯一認(rèn)可我原創(chuàng)研究方向的商業(yè)價值、并承諾給資源讓我繼續(xù)做下去的!顾f。

入職后,他帶著一個小團(tuán)隊,以近乎「內(nèi)部創(chuàng)業(yè)」的方式推進(jìn)項目——從數(shù)據(jù)清洗、算法調(diào)優(yōu)到基礎(chǔ)設(shè)施,幾乎全部親自參與。半年時間,從零完成技術(shù)在大規(guī)模工業(yè)場景的驗證,并形成了一套完整技術(shù)方案,其中絕大多數(shù)為團(tuán)隊原創(chuàng)。

報告發(fā)出后,來自清華頂尖班、海外頂級 PhD 的簡歷開始主動投遞。這條原本看起來「沒有參照」的路,開始吸引更多人走上來。

我們發(fā)現(xiàn),這類路徑的共同特點(diǎn)在于:不同細(xì)分賽道,成熟度并不均衡,一些仍處前期階段的方向,往往需要更長時間的持續(xù)投入,才能逐步進(jìn)入規(guī);瘧(yīng)用。

但就像小V 說的,這里不僅提供持續(xù)探索的空間,算力資源也充足。因此,一些原本高度不確定的方向,有機(jī)會被驗證,并在商業(yè)深水區(qū)精準(zhǔn)「著陸」。

扁平與開放:技術(shù)落地元寶,一年頂會連發(fā)

Jacob 在加入混元多模態(tài)團(tuán)隊后,幾乎沒有經(jīng)歷「外圍過渡期」。一來就被放進(jìn)混元圖像 3.0 的后訓(xùn)練項目,每天做的事情,是拿新訓(xùn)出來的模型與海外頂尖閉源模型對標(biāo)——逐項指標(biāo)地追,逐項指標(biāo)地迫近。

在研究產(chǎn)出上,這種節(jié)奏同樣有所體現(xiàn)。他和 mentor 發(fā)現(xiàn)當(dāng)時主流的 GRPO 算法在圖像模型上存在訓(xùn)練效率瓶頸,一起提出改進(jìn)方案,先在小模型上驗證跑通,再推到旗艦?zāi)P蜕下涞。整套工作后來以論文形式開源,社區(qū)關(guān)注過千,也成為混元圖像 3.0 對外技術(shù)報告里被引用的一部分。

在 Jacob 看來,這種「想法-驗證-落地」能完整走通的效率,不只是技術(shù)積累使然,也來自團(tuán)隊本身的工作方式——結(jié)構(gòu)扁平、溝通直接。

「我的 mentor 坐我身后,組長坐我斜后方。有什么事,走過去就能問!笿acob 告訴我們。甚至總監(jiān)也會一起去食堂,邊吃飯邊聊哪家又出了新產(chǎn)品、我們跟他們差距在哪。

在這種環(huán)境下,title 的界限被弱化,技術(shù)判斷的權(quán)重被放大!钢灰隳苷f清楚一個事情的價值,你就能拿到資源去驗證它。」

這也解釋了一個現(xiàn)象:在混元,實習(xí)生和正式員工在日常做的事情上幾乎沒有權(quán)限差別!敢婚_始實習(xí)就做正式員工的事——這對一個想做科研的人來說,是提升最快的路徑!

「組織扁平,技術(shù)優(yōu)先,拒絕外行指導(dǎo)內(nèi)行。技術(shù)討論上,大家更看重實事求是!筂ike 概括起來,一針見血。這位 25屆校招生、青云博士,入職一年后就成長為混元3D 模型的核心成員。



在 Mike 印象中,大家交流的風(fēng)格很實事求是!妇拖駥懘a一樣,可行就是可行,報錯就是報錯。做研究也是一樣,沒有灰色地帶!棺鳛榛煸3D 模型的實習(xí)生,他深度參與了 2.0 版本的研發(fā)。

他認(rèn)為,這一點(diǎn)很重要,「技術(shù)泡沫可以騙過一時的熱度,卻騙不過應(yīng)用層面的檢驗!

混元這種扁平、開放、技術(shù)優(yōu)先的氛圍,正吸引更多的年輕人的加入。

土壤與作物:

作為系統(tǒng)設(shè)計者的 AI 工程師

在一個個鮮活的人物切片中,我們可以窺見一種更偏系統(tǒng)設(shè)計者的 AI 工程師輪廓——這些人不只是一個技術(shù)實現(xiàn)者,而是參與到技術(shù)方向的決策中,站在行業(yè)前沿審視整個技術(shù)發(fā)展的趨勢。

這種眼界與判斷力,才是 AI 時代真正稀缺的長線價值。

具體說來,不同于以驗證與交付為導(dǎo)向的短期投入,這些人的項目可以「活到終局」。

他們一開始就直面微信、視頻號、元寶、混元這樣已經(jīng)在線、持續(xù)演化的復(fù)雜系統(tǒng)和落地場景,技術(shù)方案因此需要在長期運(yùn)行中不斷迭代,走向穩(wěn)定與可持續(xù)。

其次,他們不會被短周期結(jié)果綁架。

無論是 Spring 兩年前對 3D 生成的孤軍押注,還是小 V 對多模態(tài)應(yīng)用的固守,這些決策在當(dāng)時都伴隨著巨大的不確定性。正是因為允許這種「非共識」的持續(xù)投入,技術(shù)才得以從早期的暗火有機(jī)會演變?yōu)殚L線的戰(zhàn)略壁壘。

而當(dāng)「三個月見效」成為默認(rèn)節(jié)奏時,大家會不可避免地向短期利益妥協(xié),而非選擇「艱難但正確」的最優(yōu)解。

最后,不背技術(shù)債。當(dāng)工程師有權(quán)推翻原有路徑、進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu)時,技術(shù)就不再在一輪輪盲目迭代中疊加補(bǔ)丁。

好風(fēng)憑借力,送我上青云

在談及 AI 投入時,馬化騰提到,核心業(yè)務(wù)帶來的現(xiàn)金流,使公司具備持續(xù)加碼的能力。

從財報公開信息來看,騰訊也延續(xù)了高強(qiáng)度的研發(fā)投入(去年約 857 億元),并計劃 2026 年將混元及新 AI 產(chǎn)品投資至少翻倍。相關(guān)投入主要流向基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及人才引進(jìn)等環(huán)節(jié)。



近年來,騰訊持續(xù)加大全球頂級學(xué)術(shù)會議投入,據(jù)悉也是希望在高密度的學(xué)術(shù)現(xiàn)場與全球頂尖人才建立更直接的連接和技術(shù)碰撞。

如正在舉行的 ICLR 2026 ,騰訊作為本屆 Double Diamond 級贊助方亮相,并有來自混元大模型、優(yōu)圖實驗室、微信、騰訊游戲、ARC Lab、天衍實驗室、騰訊 AI 平臺部等團(tuán)隊,共150+ 篇論文入選,約占總錄取量 2.8%。

騰訊一直在強(qiáng)化人才儲備,已經(jīng)正式啟動全年青云實習(xí)生招聘,主要面向2026 年 9 月后畢業(yè)的 AI /大模型領(lǐng)域本碩博學(xué)生

項目覆蓋當(dāng)前 AI 最核心的六大技術(shù)方向:大語言模型、NLP、多模態(tài)、智能體、搜索推薦,以及AI基礎(chǔ)設(shè)施,也是騰訊當(dāng)前 AI 布局的主要邊界,并奉上「薪酬上不封頂」、「優(yōu)秀實習(xí)生額外薪酬激勵」等紅利。

和以往不同,這一次,該項目不再只屬于「即將畢業(yè)的人」,也首次明確向低年級開放——大一、大二不必再「等等看」,在一個尚未定型的領(lǐng)域里,更早進(jìn)入,往往意味著更早接觸真實問題,也擁有更大的選擇空間。

AI 的終局還沒到,你想站在哪一邊?還在猶豫?不妨先關(guān)注「騰訊招聘」公眾號,了解更多團(tuán)隊、技術(shù)方向與真實項目。

如果你已準(zhǔn)備好,請直通入口:join.qq.com → 青云計劃專區(qū)

面向 2026 年 9 月后畢業(yè)的 AI 方向同學(xué),低年級同樣歡迎:)

[1]騰訊2025年第四季度財報電話會,

https://wallstreetcn.com/articles/3767836

[2]騰訊2025年第四季度財報電話會,

https://wallstreetcn.com/articles/3767836

[3]財新周刊|亞馬遜攻與守,

https://weekly.caixin.com/2025-12-27/102397564.html?p0#page2

[4]騰訊2025年第四季度財報電話會,

https://wallstreetcn.com/articles/3767836

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