我的AI研究元年，从物理学转向AI

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

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#人工智能 #量子计算

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作者：姚顺宇，谷歌DeepMind

清华物理系传奇特奖得主Yao Shunyu（姚顺宇），官宣离开 Anthropic，加入 Google DeepMind。

姚顺宇介绍来源：APPSO

2015 年，姚顺宇进入清华物理系，2019 年本科毕业拿了凝聚态与材料物理学学士学位。本科期间把清华最高荣誉——特等奖学金收入囊中，同时还获得叶企孙物理奖。

2019 年本科毕业后，姚顺宇直奔斯坦福大学理论与数学物理系读博。导师是两位大牛——Douglas Stanford 和 Stephen Shenker。博士研究方向主要围绕量子场论与量子引力的动力学特性，以及它们与量子信息、数学的交叉领域。

2024 年 10 月，姚顺宇正式加入 Anthropic Claude 团队，开始搞大模型研究。

截至 2025 年，其论文总引用次数达到 5020 次（其中 2020 年后积累了 4678 次），h 指数为 14。

姚顺宇在最新的领英中同时更新了一篇博客，详细总结了这一年在 AI 领域的经历。

我的AI研究元年——从物理学转向AI

在我离开加州大学伯克利分校博士后职位并加入 Anthropic 之后不久，我打算写一篇短文，主要是自己离开物理学加入人工智能研究的思考过程的笔记。

然而，由于 Anthropic 的工作非常紧张，我从未有时间将这些想法写下来:）直到上周五（9 月 19 日），我从 Anthropic 辞职，并在加入谷歌 DeepMind 之前得到了一周的休息。

一、为什么我离开物理学，又为什么选择人工智能

主要是因为我想找到一个年轻人有更多机会的方向。理论物理学是一个训练场：它充满智力挑战，深邃，需要来自广泛领域的技巧，包括数学、计算机科学（例如，复杂性理论）以及当然，物理学本身。然而，这个领域已经多年没有实验了。一个没有实验的领域在许多不同的方面都可能存在问题，例如，很难客观地判断理论工作的重要性。仅通过系统性的实验也很难解开分歧/困惑。

然后主要就是人工智能或量子计算了。虽然我相信量子计算在未来会变得重要，但我的印象是现在的瓶颈主要是实验平台。因此我选择了人工智能，它有趣地与物理学研究相似：

二、作为一名物理学家，从事人工智能研究的感觉是怎样的?

在某种程度上，这类似于17世纪对热力学的研究。当时，人们甚至不知道什么是热：事实上，人们仍然相信燃素说。但这并没有阻止人们进行科学实验。例如，波义耳定律描述了在温度固定时压力和体积之间的关系。因此，通过系统地设计实验，人们仍然学到了足够的“定律"，这些定律指导了热机的发明/研究，改变了世界。

从我的天真观点来看，在大规模 AI 模型中也是如此。一方面，我们仍然没有可靠的理论或模型来描述大型神经网络的运行行为。另一方面，系统性的研究开始告诉我们许多宝贵的经验，例如规模定律。（而且，进行这些系统性的研究正成为在大规模上持续进步的必要元素。）

三、为什么选择Anthropic，又为什么选择离开

尽管我离开了 anthropic，我仍然认为 ant是物理学家（也许还有其他 STEM 背景的博士）开始 AI 研究旅程的最佳场所之一。我于 2024 年 10 月 1 日加入 anthropic，当时我们开始研究后来被称为 Claude 3.7 sonnet 的项目。在做了多年物理学家之后，看到自己的研究立即对前沿模型能力产生影响，并见证人们与 AI 互动的方式随着新能力的出现而改变，这真是太令人兴奋了

然而，我决定离开，主要基于两个原因：

1. 40%的原因:我强烈反对 Anthropic 所发表的反对中国的言论。尤其是最近的公开声明中，将中国称为“敌对国家”。虽然要明确的是，我相信 Anthropic 的大多数人都会反对这样的说法，然而，我认为我无法继续留在这里。

2. 剩余的60%更复杂。其中大部分涉及Anthropic的内部信息，因此不便透露。

四、时间该继续前进了！

与物理学相比，人工智能发展得非常快，回顾过去的一年，我惊讶于发生了多少事情。看到 Claude 从 3.7 提升到 4.5，我感到非常荣幸，并且我个人也学到了很多。然而，现在是时候继续前进了。

从个人角度来看，Anthropic 是我第一个，也是唯一一个与人工智能相关的工作，因此我不想我的经验/知识受到特定实验室的偏见。（特别是现在核心研究不再写论文了。）

所以，Ant，和你在一起是美好的，但没有你更好:）

我于9月29 日加入谷歌 DeepMind。