OpenAI挖到最新菲尔兹奖得主，字节刚出炉的科学家计划在瞄准谁？ 文章

今年的菲尔兹奖被认为是「最后一届纯血」—— 可能以后的突破性研究，都会是与 AI 结合来完成的了。 这个转变的过程或许比我们想象得还要快：就在菲尔兹奖的新闻发布会上，有人问及获奖者之一的加拿大数学家 Jacob Tsimerman 接下来的工作是什么，他表示自己已经开始转向 AI 安全研究，很快就要去 OpenAI 安全部门上班。 另一边，OpenAI 的首席研究主管 Mark Chen 立即表示欢迎。 站在最前沿的学者，已经把顶尖 AI 公司视为能够展现自己抱负的平台。最近一段时间，越来越多的顶尖科学家，包括数学家、物理学家、生物学家等正在流向头部大模型公司。仅今年上半年，就有诺贝尔化学奖得主 John Jumper，经济学家 Chad Jones，哲学家 Harvey Lederman 等人纷纷加入 Anthropic。 在这背后，顶尖 AI 公司们也不约而同地把目光投向了同一方向：他们纷纷把科学家们请到 AI 研发的现场。AI 与前沿科学的深度融合，正在从可选项变成必选项。 国内的 AI 大厂也在跟进，就在本周四，字节的 Seed Edge 团队发布了 Seed STEM 科学家计划，开放 100 个合作席位，面向数学、物理、化学、生物等前沿科学领域的科学家和博士生，邀请他们与 Seed 一起探索基础科学中的未知问题。从公开信息来看，这是国内第一个大规模投入 AI 加速前沿科学发现的计划。 大模型下半场，比拼的早已不是跑分 在当下 AI 领域以天为单位的快节奏竞争中，深耕长期基础 AI 研究，可能远不如打磨代码能力、刷高评测跑分来得直观：后者的能力提升可以快速转化为产品体验与商业收入，而基础研究、AI 加速科学发现的反馈周期要漫长得多，探索路径也充满不确定性。 但反过来看，这条路上一旦取得真正的突破，其带来的范式级价值，也将远超普通的产品迭代。 姚顺雨之前和团队提到过一个观点：大模型训练没有魔法。真正的挑战在于把最基础、确定能做对的事情做对。这一判断也和 Anthropic CEO 达里奥长期持有的观点形成呼应 —— 驱动 AI 进步的核心要素始终是算力、数据质量与规模、训练时长以及可扩展的目标函数，「所有聪明的方法和技巧，其实并没有那么重要」。