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      丘成桐弟子、xAI華人聯創被蜱蟲放倒,感謝馬斯克把自己當牛馬?

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      xAI的聯合創始人之一楊格(Greg Yang)發布的消息震驚了所有人——

      因為在xAI的工作強度太大,免疫力下降,萊姆病發作,他將退出日常工作,轉為公司的“顧問”。



      關于萊姆病,很多人多多少少知道多少。被小小的蜱蟲叮咬,就有幾率患上這種細菌性傳染病。初期癥狀像感冒,頭痛、疲勞,出現皮疹,后期則是嚴重的頭痛、關節痛、心悸,面癱,記憶力嚴重減退,而且很可能發展成慢性疾病。

      這并非一種很爆裂的疾病,但是會一點點蠶食患者的生活,很多病人在長久的折磨下也會患上抑郁癥。

      此前患上萊姆病的名人有艾薇兒·拉維尼,以及名模貝拉·哈迪德。她們患病之后,工作和生活也嚴重受到影響。艾薇兒更是從大眾視野消失了很多年,以至于她回歸之后,一直流傳“真正的艾薇兒已死,現在的是替身”的陰謀論。

      楊格是xAI的一個關鍵人物,他所研究的張量程序,是讓模型在擴大的同時規避一些風險的秘訣。



      他的患病退出,也讓外界突然一下對AI行業的頂級人才有了某種實感——哪怕是構建再牛的模型,背后還是脆弱的人類,被一只小蜱蟲就“放倒”了。

      AI行業激進前行的時候,某種“狼性文化”也在席卷硅谷。加班加點、通宵達旦,世界上最聰慧的一群人正在燃燒自己,他們被夢想與追求包裹著,并不覺得委屈。但過勞傷身,哪怕是在“偉大使命”面前也沒有例外。

      01

      不走尋常路的楊格

      楊格出生于湖南,在北京讀完小學,初中起隨父母前往美國。

      本科的時候,楊格順利考入哈佛大學,攻讀數學專業。

      本科,楊格一讀就是七八年才畢業。不是因為他學業出了問題,而是因為他喜歡探索。

      在學習之余,楊格積極參加各種活動,更是一度迷戀上了“打碟”。

      在讀完大二后,楊格干脆做起了DJ,不過最后他意識到自己真正的熱情還是在數學,于是一年半之后,又回到了哈佛繼續讀書。



      結果讀完春季學期,楊格又休學了兩年。這次他學了很多東西,除了數學和理論計算機科學和人工智能的前沿進展,還涉獵了物理學、生物學、神經科學等等。

      而且他還對神經圖靈機燃起了興趣,休學期間在ICLR還發了篇論文,名為“Lie Access Neural Turing Machine”,翻譯過來就是用Lie群訪問神經圖靈機。

      神經圖靈機在當時是很火的一個想法,由DeepMind的人發明,讓神經網絡擁有“外部記憶”,像傳統計算機的內存一樣,能讀寫、移動指針。

      楊格做的事,是從數學(特別是Lie群,一種連續的、對稱的群結構,常出現在拓撲學、微分幾何、可微拓撲中)借來了思路,設計了一個新的記憶訪問機制。

      由此,楊格體現出了一種思維方式——從數學嚴謹工具切入AI問題,試圖給神經網絡的“計算結構”加數學約束,讓它更像“可編程的計算機”。

      這種方式也將貫穿楊格后續的研究。

      自學了兩年,楊格再次回到哈佛大學讀書,這次總算是老老實實讀到了畢業,師從著名數學家丘成桐。也是在丘成桐的鼓勵下,楊格參與并拿到了本科數學領域最高榮譽之一的摩根獎。



      2017年,楊格拿到了哈佛大學數學學士學位和計算機科學碩士學位。

      畢業后,他沒有讀博,選擇直接申請工作。

      當時他已經拿到了谷歌的工作,但是丘成桐知道之后說:“谷歌這種很差的公司就不要去了,我有個朋友叫沈向洋,我馬上給他打電話。”

      楊格一去面試,其哈佛前五水平的專業能力立刻驚艷到了微軟,也給他發了Offer(專門比谷歌多加一塊錢)。

      楊格最終選擇了微軟,進入了微軟研究院。這屬于破格錄取,微軟研究院當時只招收博士生。

      02

      張量程序與“萬物理論”

      進入微軟研究院之后,楊格迎來研究生涯中最突出的貢獻——張量程序(Tensor Programs)。

      他的研究目標,是把長期以來更像“經驗活兒”的深度學習,拉回到可以被推導、被驗證的科學軌道上。

      在早期的大模型階段,訓練成本高得驚人。像GPT-3這樣的模型,一次完整訓練就要消耗巨量算力和資金,這意味著研究者幾乎沒有空間反復試錯。

      很多關鍵決策——參數如何初始化、網絡怎么縮放——只能靠小模型摸索,再賭一把能不能在大模型上復現。

      正是在這樣的背景下,楊格提出了mμP(maximal update parameterization,最大更新參數化)。這套方法的核心思想很直接:讓模型在不同規模下“學到的東西保持一致”。



      通過mμP,研究者可以先在只有幾百萬參數的小模型上把超參數調到理想狀態,再將這些設置無縫遷移到規模擴大數百倍、數千倍的大模型中,而不需要重新試錯,性能也不會崩塌。

      這意味著大模型不再是“賭博”,而可以被系統性設計和放大。

      而這還只能算楊格開發張量程序的“短期目標”。

      張量程序的終極目標,是開發大規模深度學習的“萬物理論”(Theory of Everything for Large Scale Deep Learning)。

      這里借用了物理學中“萬物理論”的概念——物理學家追求一個統一框架,能同時解釋引力、電磁力、強/弱相互作用等所有基本力。

      楊格用這個比喻來表達他的雄心:希望為大規模(large-scale)深度學習——尤其是像GPT、Grok、Llama這樣參數量巨大、寬度/深度極深的神經網絡——建立一個同樣統一、嚴謹、可預測的數學理論框架,讓深度學習從“經驗主導的工程實踐”徹底轉向“可從第一性原理推導的科學”。

      如此野心,輪到馬斯克上場了。

      2023年夏天,馬斯克攜手創始團隊宣布xAI成立,楊格正是12位創始成員之一。



      xAI一成立就喊出要“探尋宇宙本質”的目標,也和楊格的“萬物理論”相合。當時楊格在X上發帖也提到了這一點。



      在xAI,楊格的身份是聯創兼任“數學家”,在這里他繼續將張量程序的研究發揚光大。

      xAI從一開始的目標就不是慢慢做一個還不錯的模型,而是要在極短時間內把模型推到非常夸張的規模,直接和OpenAI、Google、Anthropic正面硬碰。

      這種情況下,最大的問題是會不會在中途翻車、哪些設計一旦錯了就要付出天價代價。楊格在xAI扮演的角色,正是提前把這些風險篩掉。

      張量程序提供了一種判斷方式:

      · 哪些現象是“規模一上去必然會出現的”,

      · 哪些只是小模型里看起來漂亮、但一放大就會消失。

      這讓xAI能把算力集中在真正有長期價值的方向上,而不是被短期指標牽著走。

      當公司要做極端激進的模型規模決策時,楊格是那個能判斷這條路在數學和工程上是否站得住的人,是xAI技術路線的核心決策人。

      03

      馬斯克治理下的“狼性文化”

      在xAI擔此重任,背后是高強度的工作。

      關于xAI的成員有多拼,曾經有一個傳言。去年7月,有人發布了幾張照片,照片中辦公室里到處都搭著帳篷,發布者聲稱那是xAI的盛況。

      當時正是楊格站出來“辟謠”的。

      但是他的辟謠很有意思,先是說圖中的并不是xAI的辦公室,隨后跟了一句“xAI的帳篷可比這多多了”。



      很多人都看得出來這只是句玩笑,但是玩笑里可能又多多少少包含一些真相——馬斯克治理下,公司里工作強度能有多高,外界是心里有數的。

      最典型的例子是,當初馬斯克突然接手推特(后改名為X),這家硅谷著名的“快樂公司”登時變成了戰場,一邊是很多員工迅速被裁員,另一邊是還留任的員工忙到在辦公室睡覺。

      馬斯克也曾經發文稱,因為Grok 4要發布了,和xAI的成員一起通宵干活。



      xAI怎么可能不“硬核”?

      成立僅僅幾個月,xAI就推出了Grok 0并開放測試。接著在2024年3月份,xAI發布了Grok-1,這是一個有3140億參數的大型開源語言模型,在規模上超過了很多同類大型模型。

      在基礎設施方面,xAI也動作迅速:他們在2024年中宣布在美國田納西州孟菲斯建設名為Colossus的超級計算集群來訓練AI模型,并在當年年底甚至更快地將首批約10萬塊Nvidia GPU部署完成,整個超算集群的早期部署過程比行業平均速度快很多。

      整個2025年,Grok迭代三次,從Grok 3、Grok 4到Grok4.1 Fast,而且幾乎每月都有小版本或功能更新。



      而楊格的身體,也是在高強度的工作下出了問題,下面是楊格公布自己病情的帖子全文:

      我一直在與萊姆病(Lyme disease)作斗爭。

      我將從 xAI 的日常事務中退下來,轉為一個非正式的顧問角色,這樣我可以把自己切換到“創始人模式”,專注把健康這件事搞定——從今天開始。

      癥狀始于 2025 年初我生過一場病的時候(可能是感冒、流感,或者新冠,我也不確定)。在“康復”后的幾周里,我明顯感覺到:精力變差了,創造力下降了,行動力也弱了。之后狀態時好時壞,但低谷一次比一次更低。

      有時只是誤吃了不合適的東西,就會讓我極度疲憊,需要好幾天才能緩過來;鍛煉一次,整個人會虛弱好幾天;有一周我每天睡 12 個小時,依然完全恢復不過來。

      萊姆病 notoriously 難以診斷,但幸運的是,我遇到了一位非常厲害的醫生。他判斷這些癥狀并不是“心理作用”,而是免疫系統出了問題。經過幾輪抽絲剝繭式的檢測,我們最終確認:我患有萊姆病。

      這讓我非常意外,因為通常認為萊姆病來自蜱蟲叮咬(皮膚上會出現像靶心一樣的紅斑),但我完全不記得自己經歷過這樣的事。更可能的情況是,我很早以前就感染了萊姆病,只是一直沒有明顯癥狀;直到我高強度地投入到 xAI 的建設中,透支了身體,免疫系統被削弱,這些問題才浮出水面。

      總體來說,我反而覺得自己很幸運,能在這個階段發現問題。萊姆病是一種很嚴重的疾病,越晚發現,治療就越困難——很多人在五六十歲才確診,處境要艱難得多。它也可能讓人喪失行動能力,長期臥床;而我現在仍然可以正常生活、自理起居,這已經是非常好的結果了。

      所以,盡管有人說“你不該把自己逼得這么狠”,但我并不后悔。正是因為我曾經那么拼,問題才被提前暴露;現在我可以把它徹底解決,等身體反彈回來,再把自己推到更高的強度。

      “慢性萊姆病”在醫學研究和公眾認知中都仍然是一個理解不足的領域。對很多患者來說,這是一場非常孤獨的戰斗。希望我的經歷,能讓正在承受這一切的人,感覺不那么孤單一點。

      可以看到,楊格明確表示感染萊姆病可能是早就感染了,但正是因為在xAI的高強度工作導致免疫力下降,萊姆病才發作的。

      但是楊格認為,這其實是“因禍得福”——要不是xAI高強度的工作,也不會早早發現自己有萊姆病。早早發現了,就可以早早治療,而早治療的效果會更好。

      不知道大家是什么感受,但筆者總覺得,工作太累生了病,還要感謝公司讓自己發現自己有病,實在是有點太敬業。

      最絕的是馬斯克的回復,在楊格的貼文下,馬斯克說:



      “希望你能快點好起來。也許Grok會找到治愈(萊姆病)的方法!”

      不愧是老馬,這會兒也不忘宣傳Grok。

      xAI的12位創始成員中,除了楊格轉為“顧問”之外,還有三人已經離職:Christian Szegedy、Kyle Kosic、Igor Babuschkin。

      目前,xAI的工作仍然在向前進,Grok 5在路上,編程類的產品也在路上。

      楊格正在積極治療中,發布了長文公布病情之后,他表示心情反而輕松了很多。他在X上更新自己做高壓氧艙治療的過程與感受,每次要做一個半小時。



      做治療的時候,楊格習慣看電影,比如《綠皮書》《環太平洋》,生活明顯慢了下來,但疲憊感仍然如影隨形。

      楊格的消息之后,外界最大的一個感觸是:構建AI的人類依然如此脆弱,被一只小蜱蟲輕易“放倒”了。

      但寫罷此文,更讓我膽寒的是在構建AI的過程中,人是如何被異化的。

      優秀如楊格,固然有自己的學術理想乃至探索宇宙的追求,但不可否認的是,當下如此快節奏、密集地、不留一點喘息地AI開發是商業競爭下的產物。

      世界上最聰慧的一群人,正在燃燒自己,變為AI的燃料。

      不過沒關系,楊格雖然暫時無法堅持了,還有很多人才可以,對xAI也好,對整個AI行業也好,又有什么打擊呢?

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