思维链发明者JasonWei被Meta挖走，网友：挖到OpenAI大动脉了

最新推荐文章于 2025-11-25 14:03:37 发布
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#决策智能体 #数据分析 #AI #openAI #Meta

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截至2025年7月16日，Meta的AI“挖角大战”震动行业，从OpenAI成功吸纳至少10名顶尖研究员，其中9名华人科学家成为核心力量！Meta新成立的超级智能实验室（MSL）由Scale AI前CEO Alexandr Wang和GitHub前CEO Nat Friedman掌舵，目标直指AGI霸权！以下是这场AI人才风暴的独家揭秘！

Meta的“核弹级”挖角行动：钞能力+算力+扎克伯格亲自带队

Meta的这次挖角行动堪称AI界的“地震”，不仅规模空前，还精准锁定了OpenAI的多模态、推理和训练核心团队。 

规模与节奏堪称“闪电战”
在短短两周内，Meta从OpenAI挖走10+核心研究员，其中9位是华人科学家，另从谷歌DeepMind、苹果等科技巨头补充了顶尖人才。

这些研究员曾是OpenAI的“技术心脏”，参与了GPT-4、GPT-4o、o1、o3-mini、o4-mini等明星项目的研发，直接推动了ChatGPT的全球爆红！

Meta的挖角名单由扎克伯格亲自操刀，历时数月精心策划，锁定全球AI领域的“超级大脑”。

天价薪酬

Meta开出的薪资让整个行业瞠目结舌：4年总包2亿-3亿美元，首年解锁高达1亿美元。这不仅包括高额签约奖金、基础工资，还有与Meta股价挂钩的巨额股权激励。

苹果前AI负责人庞若鸣，被Meta以年薪5000万美元挖走，总包高达2亿美元。 

OpenAI华人科学家（如余家辉、刘璐）获4年3亿总包，首年现金+股权直接到手1亿。

补齐短板，挑战ChatGPT

Meta的Llama系列模型因性能未达预期（Llama 4被吐槽“不够惊艳”），迫

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大语言模型原理基础与前沿 思维链
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1. 背景介绍 1.1 大语言模型的崛起 近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域取得了突破性进展。其中，大语言模型（Large Language Model, LLM）作为一种新兴的技术方向，凭借其强大的文本生成和理解能力，在机器翻译、问答系统、文本摘要等领域展现出巨大潜力，并迅速成为
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OpenAI Jason wei解读o1:思维链的“顿悟时刻”,大模型不再鹦鹉学舌
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来源：AI寒武纪OpenAI的研究员Jason Wei（o1思维链核心开发人员）点出了一个关键但容易被忽视的问题：思维链在o1出现前后发生了巨大的变化，虽然只是名称上多了个"o1"，但这背后的含义却远不止如此o1之前：模仿秀，不是真思考在o1范式出现之前（即思维链提示的早期阶段），思维链的实际运作方式与我们期望的之间存在着很大的差异。我们希望思维链能够反映模型真正的思考过程，但实际上，模型只是在模...
思维链（CoT）提出者 Jason Wei：关于大语言模型的六个直觉
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思维链（CoT）提出者 Jason Wei：关于大语言模型的六个直觉
OpenAI科学家Jason Wei关于人工智能的回复
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07-19 388
原因是，当你处于能力的边缘时，学习会发生得最快，而由于（2）和（3）是为你量身定做的，它们会让你的学习速度更快。我认为我从研究中学到的最多的就是做研究，而达特茅斯的一个好处就是教授们会尽量抽出时间来指导你或对你的工作给予反馈，即使他们并不是你想研究的领域的专家。我个人的观点是，从事自己喜欢的研究非常重要，因为从长远来看，你会做得更好。很难说多学数学不好，但我是这么认为的（这只是我的观点）：在深度学习的历史上，有两件简单的事情经受住了时间的考验，而且几乎总是有效：更大的模型和更多的数据。我想我理解你的感受。
Jason Wei也被小扎带走：思维链开创者、o1系列奠基人！这次真挖到OpenAI大动脉了
量子位
07-16 99
但更多的是对OpenAI的工作模式进行了反思，肯定了其工作模式中很少有繁文缛节的务实精神，但也从人员到技术细数了OpenAI内部的诸多不足。在此之前，面对Meta的挖人攻势，OpenAI CEO还在内部PUA，说真正TOP的都还在，只不过有些“名单靠后”的人，“唯利是图”。在去年o1的“网友见面会”中，坐第一排C位的就是Jason Wei，他的旁边是o1的另一名关键人物赵盛佳，现在也被小扎“收入囊中”。Meta超级智能实验室为顶尖AI人才提供超乎想象的强大支持——直接向小扎汇报，并且最强GPU无上限随！
天塌！OpenAI两位o系列大佬Jason Wei和Hyung Won Chung被曝离职，疑似发推回应：要超越老师，须强化自己
jike007gt的博客
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模仿当然有益，且起步必须。但当你启动得够稳健之后，
Jason Wei火速被挖走，思维链之父 奥特曼哭晕！OpenAI龙脉被挖，一亿刀偷走思维链之父？
强化学习曾小健
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Meta的Llama模型开源后被下载了数百万次，Meta已然成为全球最重要的开源人工智能公司，为初创企业、研究实验室以及企业级应用场景提供支持。天使投资人Trace Cohen表示，为了争夺AI的主导地位，科技巨头耗资数十亿美元，但Meta的孤注一掷、背水一战，令所有对手胆寒！从豪掷千亿美元押注元宇宙，到如今全力推动Meta向AI转型，他正在下一盘只有他能赢的棋：只有他的胆识与财力，才敢入局的棋。2021年，他将Facebook更名为Meta，宣称「元宇宙」才是未来，华尔街嗤之以笑。
OpenAI科学家Jason Wei专访：思维链灵感来源于冥想丨智源独家
人工智能学家
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来源：智源社区在大模型的研发道路上，思维链、指令微调和智能涌现等关键思想备受关注。正是思维链技术（Chain of Thought）让大模型能够涌现出一系列神奇的能力，成为了现代大语言模型产生「涌现」的底层技术。思维链旨在通过向大语言模型展示少量的样例，并通过这些样例解释推理过程，让大语言模型学会在生成答案时展示推理过程，并引导其得到更准确的答案。相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，...
AI原生应用中自然语言处理的数据处理技巧
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AI原生应用（AI-Native App）是“以AI为核心架构”的应用，而非“在传统应用中嵌入AI模块”——比如ChatGPT（对话）、GitHub Copilot（代码生成）、Notion AI（内容创作）。这些应用的核心功能完全依赖NLP模型对文本的理解，而数据处理的质量直接决定了模型的性能上限若数据中有大量噪音（如广告、乱码），模型会“学错东西”；若文本未被正确分割（如把“人工智能”分成“人工”+“智能”），模型会“误解语义”；
21世纪商业运作平台:云计算(Cloud Computing)
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本文介绍了一个电商用户行为数据分析项目的技术实现方案。项目旨在整合多源异构数据，构建高效的数据处理框架，支持TB级数据的实时和离线分析。技术选型采用PySpark作为核心处理引擎，结合Dask、Pandas等工具实现数据采集、清洗、转换和存储。项目采用分层架构设计，包含数据层、采集层、处理层、存储层和应用层，并通过实例代码展示了基于PySpark的用户行为分析流程，包括数据清洗、核心指标计算（如DAU、商品点击TOP10）和用户特征提取。该方案可有效支撑用户画像构建、精准营销等业务需求。
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在城市科学研究中，，无论是犯罪预防、交通规划还是公共服务布局，区域划分的合理性直接决定后续模型精度与结论可靠性。正是这些问题，促使研究团队设计一套能适配多密度数据、跨场景通用且能缓解MAUP影响的区域划分框架。
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在 NumPy 中，字符串数组和字节序（Endianness）交换是两个重要但常被忽视的主题。下面分别详细讲解，并说明它们的联系与应用场景。​**小端（Little-endian,）**​：低位字节在前（x86 CPU 默认）​**大端（Big-endian,）**​：高位字节在前（网络协议、某些嵌入式系统）例如：整数0x12345678字节序内存顺序（低地址 → 高地址）小端大端操作用途是否复制数据交换每个元素的字节顺序默认返回副本，则修改原数组创建新 dtype 视图（标记字节序）
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在 NumPy 中，副本（copy）和视图（view）是理解数组内存管理、性能优化和避免意外修改的关键概念。它们决定了当你对一个数组进行切片、变形或赋值操作时，​**是否创建了新的数据副本，还是仅仅创建了一个指向原数据的新“窗口”**​。操作返回是否共享数据安全修改？a[:]视图✅❌（会影响 a）a[1:3]视图✅❌a[[1,2]]副本❌✅a[a>0]副本❌✅视图（尽量）可能谨慎a.copy()副本❌✅a.view()视图✅❌副本❌✅a.ravel()视图（尽量）
爬虫基础之爬取某基金网站+数据分析
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声明: 本案例仅供学习参考使用，任何不法的活动均与本作者无关1.requests 2.re(内置) 3.pandas 4.pyecharts其他均需要 pip install 模块名。
Julia高性能科学计算与数据分析实践分享：多线程优化与大规模矩阵运算经验
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充分利用多线程和分布式计算，提升大规模计算效率矩阵运算优化，避免不必要的内存分配与循环开销类型稳定性和预分配策略保证性能数据可视化与分析库结合，快速生成决策支持图表测试和性能分析保障科学计算结果准确可靠Julia 通过高性能、易用性和丰富生态，为科学计算和数据分析提供了理想解决方案，在金融、科研和工程领域表现出色。
倒立摆github代码
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倒立摆是一个经典的控制系统问题，可以通过控制摆杆的力来使其保持平衡。在GitHub上有很多关于倒立摆的代码示例和项目，你可以通过搜索关键词"倒立摆"或者"Inverted Pendulum"来找到相关的代码。 以下是一些常见的倒立摆代码库和项目： 1. "Inverted-Pendulum" by jasjung：这是一个使用Python和MATLAB实现的倒立摆控制系统的代码库。它提供了基于线性二次调节器（LQR）和模糊逻辑控制（FLC）的控制器实现。 2. "Inverted-Pendulum" by mohit-kumar-r：这是一个使用Arduino和MPU6050传感器实现的倒立摆控制系统的代码库。它提供了基于PID控制器的实现。 3. "Inverted-Pendulum" by jasonwei20：这是一个使用C++和OpenCV实现的倒立摆控制系统的代码库。它提供了基于模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）的控制器实现。
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