清華“姚班”大神加入OpenAi，全球巨頭正瘋狂搶頂級(jí)人才

“有生之年，希望能看到 P vs NP 問題被解決。”

十年前，在清華大學(xué)特等獎(jiǎng)學(xué)金的答辯臺(tái)上，一個(gè)自嘲曾是“網(wǎng)癮少年”的年輕人，對(duì)著臺(tái)下立下了這個(gè)足以震動(dòng)學(xué)術(shù)界的宏愿。那時(shí)候，人們只覺得這是天才的狂氣，卻沒料到，這個(gè)叫陳立杰的少年，真的在用他那顆能夠解析宇宙邏輯的大腦，一步步逼近人類智慧的邊界。

最近，一則消息在 AI 圈激起千層浪：清華“姚班”大神、UC 伯克利助理教授陳立杰，正式確認(rèn)全職加盟 OpenAI。 這不是一次普通的跳槽，而是一次“理論天花板”與“工程天花板”的史詩(shī)級(jí)匯流。

迷途少年的邏輯覺醒：從機(jī)房到封神

陳立杰的人生故事，并非一帆風(fēng)順的學(xué)霸劇本，而是一段關(guān)于熱愛的自我救贖。1995 年出生于浙江湖州的陳立杰，小學(xué)時(shí)成績(jī)并不突出，唯獨(dú)數(shù)學(xué)稍好。家里買入電腦后，他曾一度迷失在游戲的虛擬世界里，最瘋狂時(shí)甚至三天兩夜不出房門。

然而，命運(yùn)的轉(zhuǎn)折往往藏在不經(jīng)意的瞬間。 當(dāng)他在高中機(jī)房第一次接觸到“編程”，那串跳動(dòng)的代碼仿佛成了他與世界對(duì)話的新語(yǔ)言。從此，他沉迷于編程書，甚至在父母睡覺后起床熬夜鉆研。他從一個(gè)編程菜鳥進(jìn)化為足以封神的“陳老師”，僅僅用了不到兩年時(shí)間。 這種驚人的進(jìn)化速度，預(yù)示了他未來(lái)在理論科學(xué)領(lǐng)域的爆發(fā)。

此后的履歷，更像是一場(chǎng)關(guān)于速度與智慧的暴力美學(xué)。16 歲那年，陳立杰拿下了全國(guó)信息學(xué)奧賽（NOI）金牌，提前鎖定了清華大學(xué)的保送資格。 但他并未就此止步，而是選擇留在高中繼續(xù)磨煉。

高三那年，他以 569 分（滿分 600 分）的驚人戰(zhàn)績(jī)奪得第 25 屆國(guó)際信息學(xué)奧林匹克競(jìng)賽（IOI）全球第一名。 在那個(gè)時(shí)期，他在 Codeforces、TopCoder 等國(guó)際編程平臺(tái)上長(zhǎng)期霸榜，因其解題速度極快、思路極其實(shí)用，被國(guó)內(nèi)外選手奉為傳奇。然而，即便是在獲得 IOI 金牌、面對(duì)谷歌拋出的實(shí)習(xí)橄欖枝時(shí)，他竟以“專注學(xué)業(yè)”為由婉言謝絕。在他眼中，代碼的羅曼蒂克不在于商業(yè)的應(yīng)用，而在于邏輯的純粹。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

姚班崢嶸：首位在 FOCS 發(fā)文的中國(guó)本科生

進(jìn)入清華大學(xué)交叉信息研究院“姚班”后，陳立杰并沒有在競(jìng)賽的余暉中原地踏步，而是迅速完成了從“程序設(shè)計(jì)”到“計(jì)算機(jī)科學(xué)理論研究”的華麗轉(zhuǎn)身。在姚班這個(gè)天才云集的地方，他依然是最耀眼的那顆星。

大三時(shí)期，陳立杰赴 MIT 進(jìn)行科研交換，師從著名量子信息科學(xué)家 Scott Aaronson 教授。 正是在這段時(shí)間，他展現(xiàn)出了超越年齡的洞察力。他成功解決了量子信息學(xué)者 John Watrous 在 2002 年提出的關(guān)于“量子統(tǒng)計(jì)零知識(shí)證明”（QSZK）的開放性難題。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

2017 年，作為大四本科生的他在計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)年會(huì)（FOCS）上發(fā)表論文，成為首位在該頂級(jí)會(huì)議上發(fā)文的中國(guó)本科生。 這項(xiàng)研究不僅引入了“量子區(qū)分復(fù)雜度”這一新概念，更解釋了傳統(tǒng)分析方法的局限性，為量子計(jì)算領(lǐng)域貢獻(xiàn)了堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)支撐。

在清華的最后一年，他斬獲了本科生特等獎(jiǎng)學(xué)金。在那個(gè)著名的答辯視頻中，他目光堅(jiān)定地談?wù)撝?jì)算復(fù)雜性，談?wù)撝切├_了人類幾十年的數(shù)學(xué)難題。對(duì)他而言，科研不是為了頭銜，而是為了在那片未知的真理荒原中，鑿出一條通往答案的路。

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鑿刻基石：在計(jì)算復(fù)雜性的“無(wú)人區(qū)”筑路

2017 年，陳立杰奔赴 MIT 攻讀博士學(xué)位，師從計(jì)算復(fù)雜性泰斗 Ryan Williams。如果說(shuō)大模型是人工智能的血肉，那么陳立杰研究的“計(jì)算復(fù)雜性理論”就是其底層的骨架。在 MIT 的幾年里，他直接開啟了“刷獎(jiǎng)模式”，包攬了理論計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域兩大頂級(jí)會(huì)議（STOC 和 FOCS）的最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。

他的研究觸角延伸到了計(jì)算科學(xué)最堅(jiān)硬的內(nèi)核。他與合作者發(fā)現(xiàn)了一條繞過(guò)“自然證明”壁壘的潛在路徑，提出了“硬度放大”理論：即證明某些問題在弱電路模型下是困難的，就可以推導(dǎo)出它們?cè)跇O強(qiáng)電路模型下也是困難的，這為攻克“P vs NP”這個(gè)世界性難題提供了全新的杠桿。此外，他還在“非黑盒去隨機(jī)化”領(lǐng)域取得了實(shí)質(zhì)性突破，證明了隨機(jī)性在特定計(jì)算條件下可能是“無(wú)用”的。

2022 年博士畢業(yè)后，陳立杰獲得了極具聲望的 Miller Fellowship。這是一項(xiàng)面向全球杰出青年科學(xué)家的計(jì)劃，歷史上曾誕生過(guò)多位諾貝爾獎(jiǎng)得主。作為米勒研究員，他在 UC 伯克利擁有完全的學(xué)術(shù)自由。

2024 年，他的一篇《復(fù)雜性下界的逆向數(shù)學(xué)》更是為困擾學(xué)界近 50 年的多項(xiàng)式分層難題帶來(lái)了破局思路。 隨后，在 2025 年 7 月，他正式入職 UC 伯克利電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系（EECS）擔(dān)任助理教授。

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巔峰匯流：當(dāng)“最強(qiáng)算法”遇上 OpenAI

OpenAI 此次“撿寶”，絕非偶然。當(dāng)今的大模型雖然能言善辯，但在嚴(yán)密的邏輯推理面前常顯“幻覺”，而這正是陳立杰主攻的方向。知情人士透露，陳立杰此次是以全職身份加入 OpenAI 負(fù)責(zé)數(shù)學(xué)推理團(tuán)隊(duì)，而他在伯克利的狀態(tài)則變更為“On Leave（停薪留職）”。

這種“身在工業(yè)界，根在學(xué)術(shù)界”的布局，顯示了陳立杰希望將最深?yuàn)W的理論轉(zhuǎn)化為改變世界力量的決心。事實(shí)上，OpenAI 在去年關(guān)于“大模型幻覺”的出圈論文中，就曾深度引用陳立杰參與的研究成果。 他的加入，不僅是人才的引援，更是 OpenAI 在 AI4S（AI for Science）領(lǐng)域的一次戰(zhàn)略級(jí)落子。

為什么 OpenAI 如此迫切地需要陳立杰？

因?yàn)?AI 競(jìng)爭(zhēng)正進(jìn)入更深層的技術(shù)攻堅(jiān)階段。 當(dāng)同行還在搶奪算力與數(shù)據(jù)時(shí)，OpenAI 已經(jīng)開始爭(zhēng)奪能從數(shù)學(xué)底層重構(gòu) AI 的頂級(jí)大腦。陳立杰在去隨機(jī)化、電路復(fù)雜性以及算法下界方面的系統(tǒng)性貢獻(xiàn)，恰好契合了提升大模型可靠性、解決邏輯短板的核心需求。此外，他的導(dǎo)師 Scott Aaronson 早在幾年前就已入職 OpenAI，這種學(xué)術(shù)紐帶的延續(xù)，讓這次合作顯得水到渠成。

天才的歸宿是人類共同的邊疆

有人感嘆頂尖人才的流動(dòng)，但對(duì)于像陳立杰這樣的探索者來(lái)說(shuō)，戰(zhàn)場(chǎng)在哪里，他就出現(xiàn)在哪里。

他曾說(shuō)，如果未來(lái)不做研究，他想做一名音樂游戲玩家。其實(shí)，他現(xiàn)在正是在一場(chǎng)關(guān)于人類智慧最高難度的“節(jié)奏游戲”中起舞。 從昔日湖州機(jī)房里熬夜自學(xué)的“網(wǎng)癮少年”，到如今硅谷巔峰實(shí)驗(yàn)室里的數(shù)學(xué)推理領(lǐng)軍人，陳立杰正帶著他那顆冷靜而敏銳的大腦，去解開那道關(guān)乎人類未來(lái)的終極方程。

他在 OpenAI 接觸最前沿的大模型研發(fā)實(shí)踐，本質(zhì)上是在推動(dòng)全球 AI 理論的進(jìn)步。正如他所堅(jiān)信的，人生是長(zhǎng)跑，不要用一段路的輸贏給整個(gè)人生下結(jié)論。 如今，這位姚班傳奇正書寫著最華麗的篇章。當(dāng)理論的火種照亮工程的迷霧，我們離那個(gè)“AI 具備真正推理能力”的時(shí)代，或許已經(jīng)不再遙遠(yuǎn)。

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