獨家丨MiniMax 高級研究總監鐘怡然已于半年前離職

曾主導設計 MiniMax-01，讓百萬級長文本只用 1/2700 算力。

作者丨鄭佳美

編輯丨馬曉寧

AI 科技評論獨家獲悉，MiniMax 高級研究總監鐘怡然已離職，具體去向暫未公開。

據公開資料顯示，鐘怡然博士畢業于澳大利亞國立大學，師從李宏東教授與 Richard Hartley 院士。并曾在國際權威期刊及頂級學術會議上累計發表了 40 余篇研究論文，涵蓋 TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、NeurIPS、ECCV、ICCV、ICLR、EMNLP 等領域，且持有多項美國專利。

鐘怡然的科研成果在學術界與產業界都受到了廣泛關注，相關論文累計被引用近 2000 次。還曾獲的 2023 年 ICCV Workshop 最佳論文獎以和 2014 年 ICIP 最佳學生論文獎。

博士畢業后，鐘怡然于 2021 年加入商湯科技，擔任高級經理，負責大語言模型、多輪對話及多模態融合方向的研究。隨后在 2022 年，以青年科學家的身份加入上海人工智能實驗室，擔任新架構探索組的 PI，OpenNLPLab負責人，專注于高效的大語言模型和視聽語言多模態融合。

2023 年底，鐘怡然在 MiniMax 就大模型的高效架構方向提出構想，與研發團隊共同推進線性注意力機制在大規模語言模型中的應用。

2024 年，團隊正式啟動MiniMax-01項目，由鐘怡然擔任項目負責人，全面主導模型的架構設計與研發工作。經過近一年的迭代與優化，MiniMax 于 2025 年初正式發布基于 Lightning Attention 架構的MiniMax-01模型。

該模型一經推出便在業界引發廣泛關注，被普遍認為是一款具有突破性意義的大語言模型。MiniMax-01 在超長上下文處理能力方面表現尤為突出，采用團隊自主研發的Lightning Attention架構，通過線性或近線性注意力機制，大幅提升了模型在長序列輸入下的計算效率與可擴展性，有效突破了傳統 Transformer 在復雜度上的性能瓶頸。

總體而言，業內普遍認為 MiniMax-01 在大模型的架構創新與效率優化方面走出了一條獨特路徑，代表了“高效長上下文建模”方向的重要技術進展。

作為成就這一成果的核心人物之一，鐘怡然在項目中發揮了關鍵作用。他帶領團隊完成了從理論創新到工程落地的全過程，推動 Lightning Attention 成為業內關注的焦點，為 MiniMax 的技術體系奠定了基礎。

對此 MiniMax 回應 AI 科技評論，“鐘怡然已于半年前離職，此前只參與 M1 部分研發工作，祝福他未來有更好發展。”

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