已證實！清華姚班陳立杰全職加入OpenAI，保留伯克利教職

機器之心編輯部

據機器之心求證，清華大學「姚班」校友、加州大學伯克利分校（UC Berkeley）助理教授陳立杰（Lijie Chen）已正式加入 OpenAI

知情人士透露，陳立杰此次是以全職身份加入 OpenAI 開展研究工作。與此同時，他目前在伯克利的狀態為 On Leave（停薪留職），即他保留了在大學的教職，并未離職。

陳立杰是理論計算機科學領域的頂尖青年學者，本科畢業于清華姚班，博士畢業于麻省理工學院（MIT），在計算復雜性理論等領域擁有卓越的學術成就。

截至目前，其個人主頁和 LinkedIn 頁面尚未更新。

從 IOI 金牌到伯克利助理教授

陳立杰高中就讀于杭州外國語學校。他在信息學競賽（OI）領域表現突出，是當時知名的競賽選手。

2011 年，他獲得全國青少年信息學奧林匹克競賽（NOI）金牌；2013 年，他代表中國隊出征第 25 屆國際信息學奧林匹克競賽（IOI），不僅奪得金牌，更取得了全球第一名的成績。

進入清華大學姚班后，陳立杰逐漸將重心從程序設計競賽轉向計算機科學理論研究。2016 年，他獲得清華大學本科生特等獎學金。在特等獎學金答辯會上，陳立杰曾立下宏愿：「有生之年，希望能看到 P vs NP 問題被解決。

大三時期，他曾赴 MIT 進行科研交換，師從著名量子信息科學家 Scott Aaronson 教授。2017 年，作為大四本科生的他在 FOCS（IEEE 計算機科學基礎年會）上發表了論文，成為首位在該頂級會議上發文的中國本科生。

該論文是他在 MIT 訪問期間與 4 名博士研究生及博士后合作完成的，解決了 John Watrous 于 2002 年提出的關于「量子統計零知識證明」（QSZK）的開放性問題，引入了「量子區分復雜度」這一新概念，證明了其與 QSZK 查詢復雜度的關系，解釋了傳統分析方法的局限性。

• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.02888

本科畢業后，陳立杰赴 MIT 攻讀博士學位，師從計算復雜性權威 Ryan Williams 教授。這一時期，他在計算復雜性、電路復雜度、偽隨機性等領域取得了實質性突破，主要貢獻包括：

• 硬度放大：他與合作者發現了一條繞過「自然證明」壁壘的潛在路徑：證明某些問題在極弱的電路模型下是困難的，可以自動「放大」推導出它們在極強電路模型下也是困難的（即推導出 P ≠ NP）。嚴謹的是，他也提出了「局部性壁壘」，客觀指出了目前技術在利用這一發現時面臨的實際困難。
• 非黑盒去隨機化：他提出了一種新框架，證明在比傳統要求更弱的假設下，可以去除算法中的隨機性。他還證明了在特定條件下，隨機性對于計算可能是「無用」的。
• 量子霸權的理論基石：他參與證明了存在一個 Oracle，使得量子多項式時間（BQP）不包含在多項式層級（PH）中。這為量子計算機在理論上超越經典計算機提供了堅實的數學支撐。

他在博士期間多次獲得理論計算機頂級會議的最佳學生論文獎，包括 STOC 2019（Danny Lewin Award）和 FOCS 2019（Machtey Award）。2022 年，他的博士論文獲得 ACM 博士論文獎榮譽提名以及 MIT George M. Sprowls 最佳博士論文獎。

2022 年博士畢業后，陳立杰獲得了 UC Berkeley 米勒基礎科學研究所的Miller Fellowship。這是一項面向全球杰出青年科學家的全額資助計劃，歷史上曾誕生過多位諾貝爾獎和菲爾茲獎得主。作為米勒研究員，他擁有完全的學術自由，在三年內專注于自己感興趣的前沿課題。

他于 2025 年 7 月入職 UC Berkeley 電氣工程與計算機科學系（EECS）擔任助理教授，繼續從事教學與科研工作。

https://www.tsinghua.org.cn/info/1953/13913.htm