新智元報(bào)道

編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】：騰訊剛辟謠「姚順雨入職」，但行業(yè)并未松口氣：頂尖智能體人才去哪兒，或?qū)Q定AI下半場的走向。27歲、清華姚班、普林斯頓博士、OpenAI智能體核心項(xiàng)目，引用過萬……他提出「評測將比訓(xùn)練更重要」，把研究拉向產(chǎn)品與可度量價(jià)值。

姚順雨昨天被傳加入騰訊，今早「第37手」和騰訊旗下的「鵝廠黑板報(bào)」正式辟謠！

為什么姚順雨能引起行業(yè)如此大的關(guān)注？為什么會傳出來一億人民幣的天價(jià)薪酬傳聞？

自然少不了Meta在硅谷的天價(jià)挖角：

如此看來，一億人民幣絕對不算高；同理，如果他入職國內(nèi)公司，誰給得起1億美元的薪酬包？

他絕對值得Meta給出1億美元的報(bào)價(jià)——他是Deep Research的核心貢獻(xiàn)者。

要知道，作為OpenAI Deep Research的核心貢獻(xiàn)者Hyung Won Chuang已經(jīng)加入了Meta的超級智能實(shí)驗(yàn)室。

自2024年8月加入OpenAI起，姚順雨很快躋身核心團(tuán)隊(duì)，深度參與了2025年推出的首批智能體產(chǎn)品：Operator與Deep Research，以及Computer-using Agent的研發(fā)等。

這是OpenAI邁向AGI Levele 3的關(guān)鍵一步，代表著OpenAI將大模型能力落地為可自主執(zhí)行復(fù)雜多步任務(wù)的實(shí)用型產(chǎn)品，開啟從「會聊天」到「會辦事」的關(guān)鍵躍遷。

這次辟謠只能說明姚順雨沒去騰訊，他大概率已開啟新的職業(yè)階段。

目前，姚順雨沒有更新個人職位

姚順雨年僅27歲，從OpenAI離職這一舉動就足以預(yù)示著全球AI人才生態(tài)正在發(fā)生更深層的遷徙與重組。

AI下半場，轉(zhuǎn)做「產(chǎn)品經(jīng)理」？

現(xiàn)有數(shù)據(jù)表明，OpenAI在職的華人人才，本科來源前三為清華、北大、上海交大，各校進(jìn)入人數(shù)均在兩位數(shù)。

而姚順雨本科畢業(yè)于清華大學(xué)。

和其他姚班校友一樣，他在學(xué)習(xí)上也是一路開掛的「學(xué)霸之路」。

初中，姚順雨就讀于合肥45中，初中畢業(yè)后升入合肥市第一中學(xué)。

2014年，他斬獲全國信息學(xué)奧林匹克競賽（NOI）銀牌；次年高考以安徽省理科第三的成績，進(jìn)入清華大學(xué)姚班，主修計(jì)算機(jī)科學(xué)，還擔(dān)任過姚班的學(xué)生會主席。

2019年本科畢業(yè)后，他直接進(jìn)入普林斯頓大學(xué)攻讀博士學(xué)位。

他還將博士答辯全程發(fā)布到B站。

2024年畢業(yè)后，他加入了OpenAI，直到最近的消息傳來。

在學(xué)術(shù)上，他主要研究智能體，在OpenAI研究用于數(shù)字自動化（WebShop、SWE-bench、tau-bench）的語言代理（ReAct、Reflexion、思維樹、SWE-agent、CoALA）。

谷歌學(xué)術(shù)顯示，ReAct和思維樹引用次數(shù)已過4千次，個人總引用次數(shù)已過1萬5千次。

早在讀博時，他已開始專注研究智能體。

在博士學(xué)位論文中，他總結(jié)了語言智能體的核心價(jià)值：從下一個token預(yù)測到數(shù)字自動化，針對語言智能體提出了一系列新的基準(zhǔn)測試、新的方法論、新的原則性框架。

傳送門：https://ysymyth.github.io/papers/Dissertation-finalized.pdf

在博士論文中，他還回憶了與博士生導(dǎo)師的和諧關(guān)系。

在2019年，他雖然選擇了普林斯頓研究生院但依然不確定該做什么或去往何處。

這時，他聯(lián)系了Karthik R. Narasimhan并說：

這個語言模型的東西（GPT-2）看起來很有前途，應(yīng)該能直接解決文本游戲吧？

Karthik爽快地答應(yīng)了。

之后，姚順雨開啟了5年美妙的研究和生活。而Karthik也被他稱為「擁有的最好導(dǎo)師」，甚至Karthik是姚順雨婚禮上的伴郎。

另外，值得一提的是，早在2017-2028年，Karthik花了一年在OpenAI做訪問研究員，還是GPT開山論文的作者！

今年4月，姚順雨還提出了對AI發(fā)展的獨(dú)特觀察：

強(qiáng)化學(xué)習(xí)終于奏效了，此后評估將超過訓(xùn)練。

從現(xiàn)在開始，AI進(jìn)入了下半場：將從解題轉(zhuǎn)向命題。

他得出了驚人的結(jié)論：評測會比訓(xùn)練更重要。

長期依賴，評測(Evaluation)雖然和訓(xùn)練（Optimization）一起作為學(xué)習(xí)算法的三大要素，但從來沒有像姚順雨如此重視評測！

在姚順雨看來，現(xiàn)在的問題不是「能不能訓(xùn)練出模型」，而在于「到底要AI做什么」。

他還指出，要在下半場勝出，我們需要及時換擋：

心智與技能更加靠近產(chǎn)品經(jīng)理——定義問題、設(shè)定指標(biāo)、組織迭代，讓能力在真實(shí)世界里轉(zhuǎn)化為可度量的價(jià)值。

而OpenAI最新的論文也指出評測才是模型幻覺的根本原因，只要改變測評方法就能解鎖LLM更多的能力。

或許，姚順雨這次要真正踐行自己的理念：更加靠近產(chǎn)品經(jīng)理，用測評定義真正的AI。

參考資料：

https://www.linkedin.com/in/shunyu-yao-099a41115/

https://ysymyth.github.io/papers/from_language_models_to_language_agents.pdf

https://x.com/ShunyuYao12/with_replies%20

https://www.ctol.digital/news/tencent-recruits-openai-scientist-13-8-million-chinese-tech-talent/