清華姚班校友陳立杰全職加盟OpenAI ，深耕數學推理研究

2026年1月，OpenAI迎來重磅新成員，就是清華大學“姚班”杰出校友、加州大學伯克利分校助理教授陳立杰，他將專注數學推理方向研究。

陳立杰是理論計算機領域頂尖學者，曾獲IOI金牌，MIT博士畢業后深耕計算復雜性理論，破解學界近50年難題。

此次加盟后，他在伯克利的教職將以“停薪留職”形式保留。

作為衡量AI邏輯思維的關鍵領域，數學推理是大模型核心瓶頸。陳立杰的深厚理論積淀，有望為OpenAI突破技術天花板提供關鍵支撐，其加盟也進一步壯大了OpenAI華人研究團隊力量。

傳奇選手

陳立杰的成長軌跡堪稱一部“逆襲教科書”。1995年出生于浙江湖州的他，曾因沉迷游戲被貼上“問題少年”標簽，卻在高中機房偶然接觸編程后徹底蛻變。

他以近乎自虐的節奏自學算法，兩年內從競賽菜鳥躍升為全國頂尖選手。

16歲斬獲全國信息學奧賽（NOI）金牌保送清華姚班，18歲以世界第一的成績摘得國際信息學奧林匹克競賽金牌，成為OI圈內公認的傳奇選手。

高三時，他曾婉拒谷歌的實習邀請，選擇專注學業深耕科研。

進入清華姚班后，陳立杰迅速完成從競賽天才到科研精英的轉型，本科期間就在AAAI、COLT等國際頂會發表多篇論文，大三赴MIT交流時，師從量子信息學者Scott Aaronson。

2017年，他成為首位在計算機科學基礎研討會（FOCS）發表論文的中國本科生，隨后赴MIT攻讀博士學位，聚焦計算復雜性理論與細粒度復雜度理論研究，接連斬獲STOC、FOCS最佳學生論文獎，逐步構建起在理論計算機領域的權威地位。

陳立杰的核心競爭力，在于深厚的理論根基與跨領域的前沿視野。

博士畢業后，他加入UC Berkeley Miller研究所擔任博士后研究員，與量子計算奠基人Umesh Vazirani等學術大師合作，2024年憑借《復雜性下界的逆向數學》一文，為困擾學界近50年的計算復雜性難題提供了全新思路。

“香餑餑”

2025年入職UC Berkeley任EECS助理教授后，他主講研究生課程《Computational Complexity Theory》，研究方向覆蓋P與NP、去隨機化、算法下界等核心領域，更將復雜性理論方法延伸至量子物理與AI安全賽道。

尤為關鍵的是，他參與的關于大語言模型幻覺機制的研究，被OpenAI 2024年出圈論文《Why Language Models Hallucinate》引用，其近期聚焦的擴散語言模型研究，更是緊跟生成式AI的核心演進路線。

這種理論深度與技術前沿的完美契合，讓他成為當下頂尖AI企業眼中的“香餑餑”。

如今，這位低調的學術大神正式加盟OpenAI負責數學推理方向，這絕非偶然，而是行業趨勢與企業需求的交匯。

當前，大語言模型的發展正遭遇瓶頸，單純依靠堆參數、堆算力的“暴力美學”已觸及天花板，幻覺問題、數學推理能力不足等缺陷，本質上都是亟待解決的理論難題。

OpenAI開啟AI4S（AI for Science）探索后，對理論計算機科學人才的需求愈發迫切，而陳立杰深耕的計算復雜性理論，恰好能為AI模型構建更嚴謹的推理框架，為解決AI安全與對齊問題提供底層支撐。

關鍵力量

更值得一提的是，其導師Scott Aaronson早已于2022年加入OpenAI從事AI安全研究，這種師承關系為雙方的合作搭建了天然橋梁。

從行業視角看，這也是AI巨頭人才爭奪戰的縮影，隨著競爭從工程應用轉向基礎理論，像陳立杰這樣的頂尖理論學者，正成為定義下一代AI規則的關鍵力量。

陳立杰加盟OpenAI的背后，折射出整個AI行業從“工程驅動”向“理論驅動”的深層變革。

過去，AI發展依賴數據與算力的雙重加持，如今，當模型規模逼近物理極限，理論計算機科學、數學等基礎學科的價值愈發凸顯。

OpenAI招攬陳立杰，正是為了補強數學推理與AI安全的理論短板，構建“工程+理論”的全鏈條優勢，這一動作也給行業敲響了警鐘。

未來的AI競爭，不再只是模型參數的比拼，更是基礎理論創新能力的較量。

這位始終低調的學者，正帶著他的理論之光，在OpenAI的舞臺上探索AI的未來邊界。

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