E162｜清华姚班如何培养天才：给最有挑战性的问题和足够的自由度

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我们今天来聊一聊中国AI顶级人才的黄埔军校 他们很多都来自清华姚班 在过去的20年里 姚班出了很多独角兽公司的创始人 比如说小马智行的楼天城 旷视科技的唐文斌、印奇等 包括现在很火的月之暗面

他的创始人杨植麟 在过去几年也是姚班的任课教师 除此之外姚班也培养出了一群顶级的AI学者 他们相继进入斯坦福大学、普林斯顿大学、杜克大学、清华大学等国内外知名大学任教 这个传奇的计算机实验班是图灵奖得主姚期智先生于2005年在清华成立的

如果说进入清华很难 那进入姚班的本科生更要经过严格的选拔 由姚先生亲自制定培养计划 姚班成立至今已经20年了 我非常好奇姚班经历了怎样的发展过程

而号称打造一流本科生的姚班又是怎样培养这样一群天才的 那么我们今天邀请到了2010级的姚班本科学生 同时现在也选择回姚班任教的吴翼老师 吴老师现在也任清华大学交叉信息研究院助理教授 hello 大家好

吴老师本科也是在清华姚班 博士在UC Berkeley 之前还在OpenAI的时候做过研究员 那现在同时也是边塞科技的创始人 整个背景是非常厉害的 谢谢谢谢 我是2010年的 2014年的时候在姚班读本科 然后在Berkeley读PhD 19年的2月份一直到20年的7月份

在OpenAI工作 然后20年8月份 就回到清华姚班重新当老师了 所以现在也是在姚班当老师 嗯对 那吴老师我是非常好奇啊 2020年的时候 当时你是为什么 会辞去OpenAI研究员的工作 回到清华交叉信息研究院的 开玩笑的说就是 肯定是那个时候 不知道有ChatGPT这样的东西 哈哈哈嗯

其实我是在2018年的时候 就决定回叉院当老师 然后当时也签了这个offer 我当时应该是整个姚班历史上 第一个回姚班当老师的 自己毕业出去的学生 所以我去找OpenAI工作的时候 其实那个时候就已经确定 我2020年的8月份要回国 所以其实是入职之前就确定了

所以导致那个时候我没有拿股票 哈哈哈现在后悔吗 也还好也还好 哈哈哈对 其实你刚刚有提到 您是在这批清华姚班出去的学者里面 相当于是第一个回学校任教的 那在你之后 还会有其他的之前的学生学成归来 回到姚班来任教 大家现在在研究的一些整体的方向 是什么可不可以给我们介绍一下

还挺多的吧 我回去之后我也帮我们院代言啊 因为我在姚班还算人缘挺好的 所以上下的都还认识 所以我也劝了不少人回来 就比如说我们院 我是零字班的 就回来了 现在我们院三字班有一个人回来 然后可能五字班也有人回来 所以现在可能我们院本科是姚班毕业的 得有3个人 清华毕业的就更多了

那我们现在把时间拉回到2010年 你是2010年到2014年再姚班 你在上学期间 在清华姚班的期间 你觉得他们的学习方法跟学习体验 有什么特别之处 有哪些让你印象深刻的地方 因为我们知道 姚班其实是有两类学生嘛 一类就是竞赛类的学生

可以说也是海选的天才中的天才 还有一类是从清华的 应该是其他的本科生中选的一些 感觉都是非常优秀的人啊 就我很好奇 他们是怎么去培养一群极为优秀的人的 姚班其实有些阶段了 我们说一下当时那个时候 当时的话姚班大概是30个人 只有一个班 现在其实挺多了 现在可能有七八十个人

然后也有不同的方向 我觉得姚班基本上分个三个阶段 我觉得第一个阶段 就是姚先生刚回来的时候 姚先生刚回来的时候是2005年 第一次开始搞这么一个实验班 当时是一个 我觉得受姚先生个人风格影响 特别特别强烈的一个阶段 04年05年 比如说当时楼天城 现在这个Pony AI的创始人楼教主 楼教主就是当时四字班

04年第一届姚班的学生 他们那个年代的姚班 就是以理论计算机科学为主 因为这是姚先生自己的老本行 当时有一个客观的原因 也是姚先生觉得 理论计算机科学 是整个计算机科学的基础 但是为什么在国内 没有好的理论计算机培养体系和课程 所以当时姚先生回来 专门以理论计算机科学为中心

设计了一套培养方案 那么基本上是到了10年左右 在我们这几年 这一届学生呢 基本上开始 因为姚班也运行了一段时间 开始有新的老师回来 比如说像我们院 现在刚评上正教授的一些老师 基本上都是我在读本科的时候 从海外陆续回来的 比如说我们院的许葳老师 也是Berkeley毕业的

然后有黄隆波老师 李建老师 这些都是我在读书的时候 从海外回来的 从那个时代回来之后呢 我们永远是开始有各种各样的别的课程 比较广泛的课程开始设置 这是一个时间段 然后再到可能就是我回来前后 这个时间段 那么整个院里面 基本上像我们10年左右

这一批本科生开始有人回国 整个院基本上 我认为 和美国的一流高校基本上接轨了 课程体系也好 培养体系也都好 也都非常前沿非常全面了 所以是这么一个发展阶段的 基本上不变的事情是 一 姚班非常重视理论 就是计算机理论 所以确实有不少的理论课 第二件事情呢 是姚班的课程确实非常难

就总体上非常难 像我们那个时候理论课就非常多 非常重 也难度非常大 像现在的话 因为他们的课程特别多了啊 每一门课 都是像我们这种海外回来的老师 新开的所以难度也非常大 所以比较偏重理论 比较难第三呢 是姚班学生确实培养自由度非常大 这也是不变的 举个例子

比如说我们读书那会 我们的总体要求的学分或者学识数量 比起其他院系是少的 就客观上说是少的 你说课程少还是什么少 课时数少 但是我们需要坐在课堂里面的时间 会比别的学生少一点 但这个原因也是因为我们课程难 所以呢 他就认为你课后需要花更多的时间 所以呢就把有一些学生放在了课后

但事实上 导致我们需要在课堂上坐在那的时间 是少的或者说 我们必须要花的一些 非自主安排的时间 是比别的院系要少的 并且更灵活 就导致什么呢 导致我们院的学生 有更多的自主支配时间 自主支配时间 他可以自己做科研 还可以去实习 还可以去访问

其实我那个年代 2010年左右 当时最好的科研的机构 是微软亚洲研究院 因为当时中国没有那么好的AI嘛 所以你想做AI的话 需要去微软亚洲研究院 那是最好的地方 但是去实习需要花时间 大部分的院系其实是 你不可能有学生能够抽出时间去实习 我们院如果你真的把课排好 你是可以一周真的做到 有两到三天时间没课

大家就是在研究所里面待着了 比如说我们院 现在基本上能够做到 大三的一个学期可以不排课 出去实习 对 他们就会选择出去实习 会选择去美国访问 这些事情院里面都非常非常鼓励 当然他是有个发展流程的 但是总体上姚先生是能够做到 重视理论培养 然后课程难 给大家足够的空间

我想说的是 这些人其实不是培养出来的 而是涌现 智能的涌现嘛 其实姚班这个班也比较像涌现这些人 他们做的研究 比如说我那个时候做的一些研究 我也不是院里面老师带的 像我们班里很多的这些研究啊 我现在 我们班里有很多做教授的同学嘛 当时我们也有些做的比较好的同学

他们做的研究 其实也不是跟院里面的老师特别相关 嗯但是没有关系 你只有给了他们足够的 让他们知道这个世界是这么大 然后把很多好的人传在一起 然后呢你再给他们时间 他就会自动的涌现出来 所以姚先生做的事情 都是把这些最好的人 把它聚集起来 聚集起来之后呢 给他们时间和空间 并且告诉他们这世界上有很难的问题

然后大家就会自己探索 所以有的时候也会说 姚班比较卷嘛 那确实可能有一点卷 对我听下来就感觉是 把全中国最聪明的一群人 首先先聚集起来 然后给他们足够有挑战的问题 再让他们有足够的自由度去探索 对 我今天还看了一个姚先生的采访 我觉得挺有意思的

他里面有一段话是说 如果你有一门课 就是你拿到的分数并不高 他说这是一个好事 至少你知道你以后的事业方向 就可以不用选这个方向了 所以我看得出来啊 他其实是一个非常鼓励大家 去找到自己擅长的东西 跟热爱的东西的一个学者 挺有意思的 我觉得 你说的这个话确实我还有印象啊

就姚先生自己本身也是挺风趣 很幽默的 而且姚先生也是大家嘛 他讲的很多话其实挺深刻的 有些话是我读书的时候其实不觉得 但回头看的话 其实他讲的话是很深刻 但这个深刻呢 我可能在我读书的时候也不一定知道 还其实也会讲一些玩笑话 但是其实想想蛮有意思的 比如说我们当时 我们院会经常组织一些讲座

其实我们院的讲座密度 是非常非常高的 也会鼓励本科生去听讲座 我们那个年代的姚先生 还会每年请我们吃一次饭 给我们做一些对话 然后我们就问他 我说我们班里有个同学问说姚先生 这个talk都是前沿talk 我们听不懂怎么办 对吧你还要让我们去听讲座 但我们都听不懂 姚先生说没有关系对吧 听你听不懂的讲座

可以培养科学家的气质 哈哈 其实也挺对的 因为大部分时候你就是听不懂嘛 有时候都是听不懂 那听着听着可能就听懂 或者 你大概从里面能够收获到一点东西 就能对你有用的 读书的时候很容易 大家会觉得你所有的东西都要搞懂 但可能本来摇摆 你就会发现 上来你就会发现咦 怎么这些人是这个样子的啊 这个东西怎么这么难 你很快就会意识到

哈哈哈 反正有很多东西你都是不懂的 有很多讲的一些话吧 就是你那个时候可能印象挺深刻的 但他确实对你产生了很多的影响 嗯 你大学的时候你的主要经历 跟你怎么去设定自己的目标的 我属于班里成绩一般的那一种啊 就我自己是搞竞赛的 可能你高中的时候 还觉得自己挺厉害的 然后你到了姚班之后 就会发现

周围都是些什么人啊 卷不过所以我当时其实知道 自己反正GPA应该卷不过这些人 我就想 我把我一些我喜欢的课就好好上 不喜欢的就拉倒就算了 哈 然后呢 我当时也确实在微软亚研院花了很多的时间 然后我当时也去Berkeley访问 所以当时也是非常感谢院里面 给了我们一个机会

我当时是后来是拿到了院里的资助 当然我去伯克利访问的时候 其实并不知道院里面有这样的政策 然后最后也是院里面觉得 哎发现这些小孩 自己还能去找到一些海外的机会 能去访问呢 去做出一些科研的成绩 所以呢 也把访问这件事情 变成一个制度性的固定下来 也是表班 大三学期 有一个学期可以资助大家去海外访问

也是基本上从我们那一届 我跟我的几个同学自己探出了一些路 然后姚先生觉得很不错 然后呢 21年开始就一字班开始试点 到基本上二字班开始就固定下来形 成一个传统 这个也是从我们那届开始的 所以我们那届的人 就是属于大家都比较能折腾 但是折腾的客观原因是 我们确实比别人闲一点 我当时还算比较能折腾吧

因为我其实大二就去微软亚研院实习 大二的暑假 其实当时我去了Facebook 我当时是Facebook历史上 第一个从大陆过去的本科实习生 当时也去了解了一下 就是当时硅谷啊湾区以及当时的很多 反正看到了那样的一个事件嘛 然后到了大三的暑假 我又去UC Berkeley访问

然后后来就跟着我的导师继续读PhD 所以我基本上属于我们班还比较能折腾 朋友比较多的那种 但肯定不是成绩最好的我 我当时应该是排30%的样子 我们30个人 我好像排第10这样 肯定就是属于成绩一般的那一挂 在这样一个环境里也很好了 我跟大家介绍一下 吴翼其实是在你高二暑假的时候 就拿到了IMO竞赛中的金牌

然后是被清华交叉信息学院保送去的要办对吧 不完全对 我是搞信息学竞赛的嘛 所以我是高一暑假保送了清华 然后高二全国比赛拿了金牌 然后高三进的国家队嘛 在我们那个年代 因为姚班只有30个人 当时按照惯例 是信息学只有国家队才能进姚班的 所以我其实一直不知道我能不能进姚班 直到我高三确实进了国家队

哈哈哈OK 然后你刚刚提到 其实你是第一个 自己去找到这种海外的访问机会 包括是当年应该还叫Facebook 我是Facebook第一个直接从大陆招过去的实习生 你是怎么样 去发现这样一些新机会的 跟探索出来这条路的 其实挺有意思的 这个都是阴差阳错 我可以分享一下当时是怎么回事 首先呢 我当时比较能折腾

我当时就特别想去实习 我实习的时候呢 我也脸皮比较厚 我去找我的师兄 所以我找了6字班的 我的一个师兄叫唐文斌 唐文斌是现在旷视科技的CTO 当时他也是搞竞赛的 然后呢他创业也是很成功了 上一代人工智能企业里面 很成功的例子 然后我找唐文斌 我说师兄你帮我想想办法 我想去Google 因为当时12年的时候

Google中国还是很好的一个地方 现在Google就几乎撤出中国了嘛 他就找了他的师兄 然后呢他以为那个师兄在Google 结果那个师兄刚好刚跳槽去了Facebook 然后唐文斌帮我找的时候 也没说想干嘛 他就说哎 这个师弟帮我推荐一下 唐文斌的师兄 我们一个那个二字班的师兄 就随手就内推了 于是呢到我这就会发现 有一天突然我在我的邮箱里面 收到一封来自Facebook的邮件

说想不想来了面试一下 然后我就打电话去跟他家面试 我就跟HR说 Facebook在中国也没有office呀 我说我去哪实习 他说你来美国呀 我说咦这个好 然后就面试 面试了就去了 第一次去美国的时候 还不知道美国的签证很麻烦 然后还被关了小黑屋 反正有很多很好玩的事情 那就20岁嘛 第一次去美国也挺有意思的 现在回想也是

我前两天还回想 12年过去了 其实中间有很多很有意思的时间点 比如说我12年的时候我在Facebook嘛 是我师兄帮我介绍 然后我就有了Facebook的机会 其实16年我还在字节 我当时是字节跳动AI lab的 可能前几号团队成员 当时也是我另外一个师兄 但他不是姚班的 但他一个师兄 然后介绍我说哎 国内有特别好的机会 你回来看一看

然后呢我在OpenAI的时候 也是因为我有一些Berkeley的师兄 也是朋友吧 然后我刚好去OpenAI有些合作 然后就去了OpenAI 所以就会发现 其实过去12年还是有很多人在帮我 我确实踩到了一些这样的时间点 然后在每个时间点 都能以比较inside的角度 去见证一些事情 但是也确实是每个事情 也不能完全说是我自己 其实有很多人在帮我

所以我觉得姚班 其实这个团体也很感谢姚先生 因为有一个人 他有这样的号召力 或者说 他能愿意把这样最好的人聚在一起 并且给他们足够的自由度 如果没有这些人聚在一起 并且有这样的联系的话 其实一个人的能力是很小的 尤其在一个时代的大势下面 很多事情都是随机的 那他就是因为人和人的碰撞

才能碰撞出些火花 是 那接下来你要不要跟大家介绍一下 姚班有哪些非常厉害的科技公司的创始人 或者说有哪些非常顶级的学者 还真不少 我能说上一些名字啊 因为我确实跟这些人关系还挺好的 比如说四字班比较有名的楼天城 四字班是指2004年 OK 我们从早往后说嘛

04年其实有最有名的业界的人 其实就是楼天城 就小马智行的CTO 也是竞赛出身 第一届姚班 然后学界的话 其实四字班有鬲融 鬲融是清华计算机 因为那个时候我们还没有独立建院 所以还是在计算机系在一起 计算机系历史上非常传奇的一个人物 就基本上门门功课考第一的那种 鬲融现在在杜克大学 他也是斯隆研究奖

五字班当时有周源 好多基本都是竞赛出身的 有很多这个faculty 像周源是最近也是原来的UIUC当faculty 然后最后回到清华 像我们六字班就要到唐文斌 唐文斌是旷视科技 旷视科技当时是杨沐 唐文斌 印奇 六字班七字班姚班的我们的同学 比如说到七字班的 我们有就开始有很多人开始当教授了

比较有名的其实八字班 八字班是出了好多人 比如说八字班的陈丹琦 是在Princeton做自然语言处理的助理教授 然后她的老公俞华程 也是八字班的同学 也在Princeton 然后八字班还有在斯坦福任教的 马腾宇 马腾宇应该最近也开了自己的公司 Voyage AI 马腾宇和陈丹琦应该都是斯隆研究奖 然后九字班的话

比如说到我们班 我们班可能比较有名的吴佳俊 在斯坦福当faculty 我们班可能有七八个faculty吧 就七八个在高校任教的 然后最有名的肯定是吴佳俊啊 斯坦福当faculty 吴佳俊是当时我隔壁宿舍 我们这届其实也有不少开公司的 我自己开了一个小公司嘛 也是做大模型agent相关的公司 再往后

比较年轻的也有最近三字班 Liu zhuang应该是刚去普林斯顿当教授 最近应该是三字班 应该是开始在找教职的这么一个状态 然后一字班应该也有一些去当教师的 所以基本上你看到那个分界线 在八字班左右 基本上每一届都能数出来好几个 在顶级高校 top ten university 甚至我说top five

top six university任教的 就每一届都会有 所以基本上这个开花结果其实也很快 很快从他们基本上任教开始 也就是说 从姚班成立 到第一批学生 可以在美国最顶级的高校任教 可能花了10年 产业还挺有意思的是 刚好都和人工智能相关 你像自动驾驶

其实楼天城小马智行是最早的公司 然后上一波人工智能 其实也挺有意思的 就是face++ 旷视科技嘛 就是唐文斌印奇 杨沐 上一代人工智能 创业到还真的是大模型 这一代的 这些创业公司里面 其实叉院的老师参与的会非常多 就是我自己肯定是一个例子

大模型像杨植麟 其实也在我们院 之前任教过很长一段时间 他做的月之暗面 其实也是国内第一梯队的 做大模型基础能力的公司 最近的具身智能这一波 其实也好多公司 都有我们院老师的参与 或者团队参与 其实我觉得也很有意思 是 因为姚班确实是不管是汇聚老师也好 还是汇聚学生也好

他是把中国相当一部分最好的人才 聚集在一起 而这几波创业浪潮来看 他恰好也都是技术驱动的 这些创业浪潮 那么他对人才的要求就会比较高 所以很巧的事情就是 创业的趋势 恰好和姚班的特点比较匹配 所以我们也得说 确实赶上了这样一些好的时间

能够参与进去 嗯 我觉得一个是时机 还有一个是不是 因为首先是有姚期智先生牵头 同时你们是一个非常年轻的院系 他没有历史的包袱在里面 所以他能发展得很快 如果看院系发展的话 我同意他确实是个年轻的院系 首先我觉得这是肯定的 就是他的包袱会少一点 比如说我们在做课程改革的时候

我们在不管是人事还是招聘 还是说在教学方案培养上 变化都可以变得很快很灵活 这是一方面 但我确实觉得跟姚先生自己 他花的时间和他投入的 不管是自己的声誉 还是自己的经历都是很有关系的 比如说最早期的时候 为什么在清华

还没有是任何世界一流计算机研究命题的时候 他能吸引到一批国际学者 和最好的学者 来给姚班上课 他在最早期的时候 我们其实有很多的课 是微软亚洲研究院的老师来上课的 这些其实都是靠姚先生自己的个人光环 当他在做完这一步启动之后 开始能够吸引到更多的海外的老师 回来任教的时候

再往后面的工作 其实就比较顺其自然了 比如说到现在 我觉得姚班的发展就很正轨了 比如说基本上我们所有的老师 都是美国top four CS PHD program回来的老师 那基本上这种情况下的话 姚先生就不太用操心每个课到底谁开 对吧就是他基本上每个课 每个方向都知道有最好的老师去教授 都不太用管这些事情了 但在早期的时候

每一门课其实都需要花很多心思的 就去找谁 姚先生会自己 去写教材 他自己也会上课 然后真的会 姚太太其实也给我们上过课 亲自给我们上一些前沿的课程 然后去请人回来也很重要 因为这个其实就是卖面子 而且很扩展大家的视野 对不对 就是你那个时候 在大家看不到外面的世界的时候

是需要有你看到最好的人长成什么样的 这件事情是没有姚先生牵这个头 并且他愿意亲自去卖这个面子 是做不到的 所以万事开头难 最早的永远是最困难 你现在觉得姚班的传奇可以复制吗 比如说清华或者北大其他院系的老师 能够找到一个足够重量级的教授 来去复制姚班的这套模式

看能不能打造成一个综合实力 非常强的一个研究院 你觉得有可能吗 我觉得这个话呢 我们首先得承认 有相当多的地方 都在复制这样的培养方式 然后我觉得其实对学生来说 是件非常好的事情 大家都发现 姚班原来给予优秀的学生最好的资源 他们是可以涌现出最高

最好的教学成果 这是很多高校其实都在模仿 当然我们先且不说 这个时候能不能模仿出来 当然我觉得因为他们的模仿 对于姚班来说 姚班也在往前走啊 所以嗯不是姚班 就是停在原地 大家会来模仿 所以我觉得 再加上人才的密度和培养的模式 他总是需要累积和时间的 一个班级的惯性也好

还是他的培养体系及他师资的团队 以及他的研究的整个氛围 是一步一步往前走的 那么其他学校我觉得是可复制的 如果他能找到同样的资源和时间 并且大家真的可以凑出这样的人 但是他也是需要时间的 对 姚班到现在也是有24年 对不对 哦 20年对 第二个角度呢 是我觉得不能以现在的标准来看 我们想的是

在2004年或者2005年那个时间点 是不是有可能有别的人 把这件事情做成 就像我们总说 比如说我们说百度搜索现在用的不好 但是回到2000年那个时间点 有人能比百度做的更好吗 到2010年左右 甚至也没有人可以比百度做的好 所以我们是不能抛开那个时间点 来看这样的事情的 在那个时间点 清华甚至没有一节计算理论课

清华我们也得客观的说 计算机科学是在会议发论文吗 那个年代是没有人能够在顶级会议 或者几乎没有人 能够在顶级会议上发论文的 现在大家都知道了 那清华的这个数量对吧 就是你要是跟美国的高校比 也完全不落下凡的 但是那个年代是没有的 所以我们不能跳脱那个时代来看这个问题 在那个年代 我觉得是不可复制的 甚至即使在现在

我觉得依然不太可复制 但有没有可能在未来的10年 大家慢慢能够有一个新的集体出现 但我觉得是好事 因为出现得越多 我觉得这对中国的教育也是一件好事 嗯对 因为你现在也在叉院做助理教授嘛 就是从你来看 你觉得你们目前还有哪些挑战 是没有被解决的 我觉得不能叫没有被解决 就是我的观察

会发现每一代人真的很不一样 你会有种很强烈的感觉 一代人做一代人的事情 我还挺有意思的 是因为我刚好跟04、05的人 就是十年前的人很熟 比如说我跟楼天城私交很好 然后我跟当时一些我的大师兄们 就是私交也就很好 我自己呢又属于一代人 然后我自己又当班主任 所以我会观察到

后面一代人是很不一样的 比如说我 你去采访一个04、05届的大师兄 你说你当年为什么要选这个方向 所有人的回答 基本都是姚先生的个人魅力 大家当时看到的就是 哇这个世界原来是这样的 大家原来可以做计算机理论科学 所以当时04、05 或者早年的这些师兄师姐们 是有大量的人去做理论计算机科学的

这完全是极强大的个人魅力 但到我们这届开始的时候 我们开始知道 我们去看看AI 看看别的方向 然后自己想去寻求机会 然后我们自己也很多同学是做理论的 但是大家会开始说 哎是不是可以去做做AI 去做做机器学习 去做一做别的什么东西 会开始想 哎我们是不是要去海外去看一看 但是总体来说

我们是处在一个 我很想去找机会的一个地方 我知道外面的世界是更大的 我自己想去寻找这样的机会 但是你看现在的小孩的心态 就完全不一样 就现在的小孩 就会发现啊 我有好多选择 哈哈哈我要去 我要去MIT了 现在经常小孩跟我说 吴老师 我这个项目做完了就不想做了 我说哎你后面什么计划 他说我想去MIT看看 我说好的

哈哈哈对 然后他们也会更自信 就比如说 在我那个年代 我们其实更多是那时候 是没有太多的选择 那时候清华已经有不少的团队 能发顶级会议论文了 但是还是很少 比如说 我想我第一次发NIPS的时候 2012年 那个时候可能NIPS只有60篇论文 可能清华有几个老师能发一两篇论文 但现在不一样了 现在你可能去找

清华能发非常多论文 但是还没有 所以那时候还是想的是 有没有一个地方能够给我一个机会 让我去证明自己 现在的小孩就是 这个世界我都去看看 我有这么多个选择 他们会比我们更自信一些 发自内心的自信一些 对然后他们也确实有更好的资源 但是这个事情就是一代一代的

先有姚先生的个人魅力 能够让一些学生开始走向世界一流 就是他们都是在比较偏理论的方向 然后他们会再回来 吸引到一批不同方向的老师 有了这些老师之后 会培养出新的一批学生 然后这一批学生 成为世界上可能可以站得住脚的 研究的学者 之后再培养出的学生 他们就会更有第一视角 他是一代一代人

所以 这种每一代人的使命不一样的感觉 会很有意思 所以你回答你的问题 就是说有没有什么未解决的问题 我会觉得很难说 我知道有什么问题没有解决 因为你其实不知道下一代人会变成 长成什么样 我们不太能够预判说 下一个时代长成什么样 但是你知道的事情是这个时代在 一定在往前走 就大家的想法不太一样了 对不对

对 更加多元化 它应该是这样 所以我很难说 我会预判到后来有什么新的结果 我觉得只能说 那我这代人也只能做我这代人的事情 嗯嗯对 你现在会自己带博士生吗 对我有 我只要培养好的人才就可以了 我觉得不同的老师可能不一样 风格不一样 嗯你呢 我觉得我的风格 其实会非常不能叫偏产业

我觉得我的风格是相对特殊一点 我的风格更像是带startup 哈更像 更像创业团队 所以就可能我的个人风格有关 可能跟OpenAI当年早期的风格有关 可能跟我自己读PhD 我自己就经常做一些大的项目 也有关系 所以导致我的风格就会特别偏向 我们要做一个完整的项目 我觉得我不会以这种 最后他是当老师还是去工业界

来判断到底是怎么培养人才 所以我会按照我的风格和我的想法 跟他们做沟通 那么最后到底是做老师还是去公司里 他们自己决定 嗯 现在清华叉院 他在哪些方向 他的科研实力特别强 就是你刚刚其实也提到了 有很多之前毕业的学生 他们成长起来了 也回校了 首先我们叉院还是理论做的非常好 计算机理论

对 理论计算机科学 这也是传统方向吧 就是每一年都有非常非常好的学生 他们现在开始 本科生都可以去发表一些 最佳论文级别的成果了 非常非常厉害 所以理论一直都是非常非常前沿的 然后我们系统方向 其实有几个非常强的老师 几个老师吧 从芯片到系统 其实都是在美国可以拿到很好教职的老师回国

我们院也有一个 专门做芯片的公司 北极雄芯 还有一家 专门做一些加密计算的芯片的公司 也有一些硬件的公司 所以这也挺强的 那当然我还得说呢 就确实AI方向 是这几年确实非常非常强的 一个大模型 和具身智能 尤其具身智能 可能我们永远算是具身智能这个方向 人才密度最高的一个学院了 你刚刚提到

具身智能的几家特别厉害的公司 是哪三家 我们院自己是有一个孵化出去的 是陈建宇老师 陈建宇老师有一个叫星动纪元 是做人形机器人的公司 这也是清华自己的项目 还有就是我们院的 像高洋老师啊 许华哲老师啊 赵行老师 他们参与的 或者说 他们团队有联系和合作的一些公司

他们也是作为主要的 顾问也好 成员也好 就是参与的公司 那反正参与我就不说了 嗯 我观察到 现在整个在人工智能的这个方向 从学术或者研究向工业的转换 这个链条已经越来越短了 就比如说我们以前在科研跟工业之间 它可能还存在着一个学界 研究得非常非常前沿 但是你要把这个东西拿来应用

它可能是需要花很多年的时间的 但是我觉得在人工智能这个方向 尤其是OpenAI出来之后 特别是大模型出来之后 研究向工业的转换就变得越来越短了 提一个假设性的问题 因为现在整个清华叉院 他的人才密度也很高 同时 你们也有非常多的研究在同时进行 你觉得有没有可能 清华独立研究的大模型

他能够冲出来 因为我知道现在很多美国的高校 他们也在跟美国国会有说 如果我们这个事情 只任由工业界去发展 因为他们是能募集到最多的钱的 那你不给学术界支持的话 其实整个学术圈在这一块 他的研发实力就会变得差一些 所以我是在想 有没有可能未来的一些突破

可以从学术圈先开始 或者说学术圈能做一个媲美工业圈 同样质量 或者更好的大模型 对这有几个角度啊 我不想一上来就给个答案 首先第一个角度是 为什么这个周期变短了 我觉得其实不是转化周期变短了 而是在这个阶段的AI

或者AI的发展趋势 导致AI的发展特别重工程 并且成本越来越高了 导致很多的规模化的研究 不再是一两个研究员可以独立完成的 所以他必须用一个更高效的 或者更强大的运营实体和团队 来完成这样的工作 所以公司会更合适

所以导致很多的工程化的研究工作 移交到了公司 或者说在学校里面很难开展 这是第一个 第二个事情是说 有没有可能在国内取消里面 做出一个媲美工业界的大模型 单说这件事情不太可能 这个就是一个纯成本的问题 就比如说我们就讲训练对吧 我们现在讲大模型就是万卡集群 不说别的 我们要训个大模型要1万张卡

然后我们要多少parabits的数据 好 洗数据谁去洗 我们把那个系统搭出来 要让1万张卡运营一个月的时间 会报错 对吧 谁去搭建这个系统 这都不是几个博士生的方式 可以做完的 那学校的这个运营体制 就是一个以博士生为主 博士生每个人都有自己的课题

这样的大课量的工程 比较像欧洲的那种量子对撞机一样 他就是在这个环境下 是很难指望一个由博士生组成的这个团体 去完成这样的一件事情 当然你说欧洲量子对撞机 是不是也是 由一堆博士生和研究员做成的 其实它也是 但是这个就在于 你需要拨那么多钱 它的成本也很高 但是我就说它不光是钱的问题

你就想是不是我们对于AI的发展速度 允许像量子对撞机一样 花那么长的时间研究一个科学问题 AI其实它的时针要求比那个高 我们客观的说 比如说我们想验证引力波 其实引力波的项目也很大 也养活了无数代的PhD 但是你是不是真的允许我们花30年 花20年的时间去研究引力波这一个东西 一个命题

AI其实不允许 AI这个迭代周期比它快多了 我们如果想象AI的迭代周期的话 他的投入和他到底在多少年 多少短的时间里面 完成的这样的投入 他的组织度是要求非常非常高的 引力波当时花了多少钱 钱也很多 但是他确实做了20年的时间了 当时韦伯望远镜 他的数字是花了100亿美元 其实我们来看的话

我们投入这么多钱去研发AI 它可能也是可以的 这理论上是的 所以我没有说他不可能 我只是说 大家是不是会允许我投100亿美元 30年之后我做出一个AI了 嗯 就大家会嫌太慢了 但产业发展的更快 对产业发展的更快 所以这就是我的观念 就是说在AI

一个它本身是有极大经济价值的 这么一个领域内 你一定非要研究的体制 去完成这么一件事情 其实是很低效的 就如果你让学界去完成 以他的组织形态和周期来看 那么他可能就是会需要3-5年的时间 就3到5倍的时间 才能完成这么一个项目 他不是不可能 因为我们看

我们可以参照所有的这种天文啊 重大科研问题 他是怎么来做的 他是他是可以的 但他就是组织度会更慢 这商业就是一个 如果你有商业机会 他就是组织度更快的 一个更惨烈竞争的一种模式 所以我就想说有没有可能做呢 我觉得是不太可能 因为他没有必要 这是一种很大的浪费 哈哈 理解 还是效率上

它不是一个最高的承载的形式 对 就像特别简单 就是为什么NASA要把它的一些项目 转移到SpaceX 其实是一个逻辑 就是如果他能产生商业价值的话 那商业可能就是效率最高的一种行为 我觉得是没有必要 那么再回到研究本身来说 研究本身他本身在做一件什么事情呢 他其实在做的是一个好的研究

需要以10年为尺度去观看 我们大家可能想的事情都是啊 我们现在做 个研究它在两年之后可以产生AGI 但其实不是的 因为我们去看AGI是怎么来的 它最早最早要提到Hinton 开始做back propagation 把它调work back propagation的 nature的paper大概是80年代 然后到90年代有Yann LeCun 然后90年代的2000年左右

开始做概率语言模型 然后到AlexNet 之后再到OpenAI Scaling Law 落到Ilya 开始说我们一定要把大模型 用最大的网络 最多的数据 中间得多少年 80年代 90年代 2,000年才有概率语言模型 就神经网络 基于神经语言网络的概率语言模型 就是要需要班主任拿奖的文章 到attention一几年 然后再到Ilya

用一种极其偏执的方式 把大数据这件事情演绎到极致 这个中间 从到GPT3的这个时间点 中间得过了80年代到20年40年 40年的时间 所以我觉得Yann LeCun前段时间说了一句话 我觉得他某种程度上是对的 当然他是经常会跟现场的一些主流唱反调 啊就是他说的话不一定都对 但他有句话说的是 如果你读PhD

那不应该做大于原模型 这句话本身 我觉得对于大部分PhD来说 是不公平的 因为你不能总说你为了Hinton 而让大部分的学生 都不去做这些研究 对吧 大部分的学生99.9%的人还不是Hinton 但是从培养Hinton的角度 如果你想去做一个颠覆式的 最重量级的创新的话 那确实你不应该看现在最火的东西 你应该bet the next big thing 他其实这么说没错

只是说那美国有那么多PhD 你都按你这个来 那一将功成万骨灰啊 对吧 但是某种程度上 科研是应该有人去做 这样自由的探索的 所以我会觉得这个事情没有关系啊 就是如果你想去做大模型 那么现在来看 最合适的体质就是在公司里 在商业竞争环境下他才能前进的最快 如果你想去做的话 就去找一些这样的机会

因为我觉得很多公司也是很开放的 比如说我在Berkeley的时候 很多大公司都跟Berkeley合作 然后在清华的时候 其实你也可以跟很多公司有合作 如果是学术研究的话 我就会觉得还是回归学术研究的本质 你去做一些有意思的事情 做一些有创新的东西 做些大家没有想到的角度 它是回归学术本质的一件事情 什么合适的体制和机制 去做一件什么样的事情 大家没有必要又既要又要

嗯 非常理解 讲得很好 特别有意思 我上一期采访了陈羽北 你应该也认识 嗯我认识北哥 对因为他是Yann的学生嘛 他在节目里面说了跟你一样的 Yann说的这句话 如果你是博士的话 不应该去研究大模型 然后表达了跟你相似的观点 哈哈 很有意思 对 然后你刚刚其实开始的时候 就是你有提到你早期在OpenAI实习

他其实也是一个项目组 一个项目组的 然后他以这种项目制的方式来进行 当时你在的时候 我知道你是在研究智能体的方向吗 2020年他其实是有一篇GPT3的论文出来 就你当时有注意到那个方向吗 因为我记得他还有机器人的项目 对吧 GPT3 其实内部2019年就已经看到了 所有的论文里写的东西

19年的上半年其实大家都已经看到了 当然 这是公司内部非常重要的一个方向啊 那个时候的OpenAI还比较像个研究院 他当时有个 就是对外有个说AGI要怎么去做 他就说那逻辑也特别简单 就是那AGI的话 他肯定要有视觉能力对吧 所以他有个视觉team 有语言能力 有个语言team要决策能力 所以个强化学习team 然后呢他有交互的能力

所以叫多智能team 然后呢 他有一个本体 所以有机器人team 然后呢当然还有安全性啊 解释性啊这些东西 所以就大概这么多个team 所以 它基本上确实是从AGI是怎么来的 方向来定team的 但是呢 所有的这个team有个比较标准的principle 就是我们希望scale up 这个也是OpenAI 其实能跑出来的一个原因 是因为scale up这件事情

这么笃定的坚信的人 其实很少 直到确的GPT 大家发现what scale up可以出确的GPT 啊哈 那大家一起scale up 就是一个人告诉你他可行的时候 和你根本不知道的时候是不一样的 所以OpenAI是一个知道 他的几个创始人非常笃定的坚信 其实就是Ilya 带给OpenAI带来最大的财富 就是他真的很坚信这件事情 矢志不渝的践行

所以最后排除万难做成啊 就发现真的有这样的效果 所以那个时候 不管是做强化学习也好 还是做大模型也好 还是语言模型也好 就是语言模型嘛 那时候还不叫大模型 就语言模型或者是视觉也好 大家都是采取scale up的路线的 现在不在小规模计算上去做文章 这是统一的 因为我们OpenAI内部是有很多交流 然后有all hands 会每个团队去分享做什么 所以很早的是19年的时候

就看到大模型 然后看到内部去使用 就会发现这个东西有点厉害 哈哈哈只是在那个时候 你得非常懂行的人才能意 识到这个模型很厉害 因为那个时候的GPT它不好用 普通人去用的话 会觉得咦 你为什么老说胡话 你为什么老重复我的话 它不好用 这就是后来做对齐啊 去做chat 叫他们叫alignment 或者叫instruction

following 就是要让遵从人类的指令嘛 就是人说一个什么话 比如说你帮我写个文章 他就得写个文章 而不是好呀 哈哈举个例子 对 所以他是直到这些东西都做好之后 是刚好那个点是chat GBT 所以它突然就爆了 但之前这些能力 其实19年的时候大家就都已经看到了 所以我确实是很早就看到了这个东西

但是我确实也没有那么笃定 哈哈不然我回国今年20年就应该做 在中国做一个对吧 当时我也没有那么笃定 你当时为什么不那么笃定 我的几个方向啊 就是我自己的兴趣 可能还是做交互 所以呢 我一直觉得语言加上决策 是一种非常好的交互的方式 那我还是从强化学习角度去出发的 所以我回来之后做的事情是 我首先从头搭了一套

跟OpenAI类似规模的 一套强化学习的训练系统 但我确实没有去做语言模型 只是我觉得没有人可以预测到 ChatGPT的成功 因为即使OpenAI自己也没有预测到 就内部的人也没有预测到 就是那个时候 大家虽然看到了一些科学上的进展 但是他的进展不那么明显 他没有到一个质的飞跃 就是那个点是很奇怪的 我问过我的同事啊

的确的GPT 可能欧巴只做了一个周 只做了一个礼拜ChatGPT 没有人是说我知道他一定可以成功 然后就是一定可以 就是有这么大的社会影响力 GPT3其实它有很强的影响力 它是当时是best paper 然后在整个学术圈是很轰动的 但是没有真的扩散到这么大 我当时可能也是对AI到来的速度 可能也是没有做好那么强的准备 那可能跟疫情有关系

大家想的问题都确实没有那么笃定 所以现在回头来看 OpenAI能够那么笃定的坚持一个方向 坚持那么多年 确实也是挺难得的 是的是的 Ilya为什么那么笃定 他就是这么一个很偏执的人 你就想一个正常人是不会这么笃定的 只有一个非常偏执的人 才可以这么笃定 当然这个事是在于他最后成功了 所以我觉得这个事是 大家不能总是回头看

这个最成功的人是怎么样的 因为所有成功的人 都能找出一万个理由 但在同时 我想跟大家说的事情就是 在OpenAI同时期 其实有很多创业公司 做AI的创业公司 甚至是做AGI的创业公司 也不止OpenAI一家 比如说有一家公司叫 他们的路线 当时我伯克利有个我同组的师兄 还有个人去了那里 差不多也是做AGI

但他的路线就是逻辑推理 他觉得需要去把逻辑的东西 放在AI里边去 最后一个公司被DeepMind收购了 大家可能不知道这个公司 但是我就想说 同时期在美国做AI的公司 不是OpenAI一家 是OpenAI跑出来了 当然你现在可以回过头去分析 它有好多好多的原因 对吧一它有毅力啊 可能Sam在合适的时候 引入了投资 然后大家做这个scale的路线

又是正确的 它也有别的公司啊 甚至也有NGO的公司 比如说Alan two Institute 当时比如说做语言做对话的 也不只有朋友家有一家叫Semantic machine Semantic machine后来被Microsoft收购 然后当时也是Stanford的faculty 和Berkeley最好的faculty 一起做的一个公司 大家用相对来说 传统对话模型的巅峰吧 能做出的最好的巅峰 他们是把编程语言和对话模型

放在了一起 做了一个 最后应该是被合并到微软产品里面去的 一套系统 所以就有很多这样的公司 最后只是OpenAI大成了 对 所以我觉得是 大家看问题可能稍微辩证一点 也有人在get别的东西 然后他失败了 对吧哈哈 当然他们有个共性 就是所有成功的人都get了一个东西 对对对 而且你刚刚其实提到 OpenAI里面有非常多的项目组 比如说需要有AI的眼睛

所以就做视觉什么的 我之前一直知道 OpenAI里面有非常多的研究项目 但是其实我自己是没有想到 它的这些研究项目之间 是有这么完整的一套逻辑的 我听你讲了 才觉得 它的整个的研究架构非常的清晰 但是即使在这么多的 非常清晰的研究架构中 它也是一个非常小方向的 一个小的点跑出来了 对确实是这样 他在早年的时候是有个比较大的章程

这章程也会调整 然后在那个时候的话 大家会按照这样组织的方式去看AI 看AGI 但是确实是 语言模型和视觉投入是挺多的 这我们得承认 像强化学习组就会人很多 然后我们组大概6个人左右 强化学习组或者机器人组的 会人多一点 然后语言模型也会人稍微多一点 但是人的规模也就是说小几十号人 因为公司一共才100人嘛

而且确实最后这个东西跑出来 他最后是语言上 当然你可以回头说 这里有特别多的evidence 就比如说人类的智慧 其实就是语言对吧 你可以现在这么说 哈哈哈 你要是OpenAI早就知道这件事情的话 嗯对 但是在迷雾里面再往前走 对 我其实注意到你的整个经历啊 不管是在姚班

然后在微软研究院的实习 Mata的实习 包括你还去过头条 然后后来的OpenAI的工作经历 跟现在做清华叉院的助理教授的经历 我觉得你一直是在整个领域里面 跟最顶级的人才一起合作的 如果让你总结的话 就是你觉得非常顶级的人才 他们有一些什么样的特质呢 我知道这个问题也非常非常的大 或者说就是 你非常容易

被一些什么样的特质所打动跟吸引 我觉得说一些共性吧 因为我觉得不同人的风格 其实差别挺大的 这些聪明的学生 首先我觉得一个共性是 大家都会有很强的自驱力 因为这个世界就是这样 所有的所谓的成功也好 或者说你取得了一些成绩也好 其实就是在你到了大学之后 就没有人再会逼着你做什么事了

大部分的事情是你自己想去折腾 这个是个底线 你在到了社会上更明显 那学校里面还好一些 你还有成绩啊 甚至你在学术圈里面都还好一点 大家就是每年都会有paper啊 做research还比较regular 比较routine 但你到社会上的话 没有人会教你啊 所以最后所有的事情 是你自己想做一件事情 所以最后我会觉得 所有这些人都会有比较强的自驱力

他知道自己想做什么 所以我会给大家的建议 还是看看自己想做什么 找一个自己适合的事情 并且你会愿意为他花很多时间的事情 嗯这是我的感觉 而且一般来说 你会发现你觉得最钦佩的这些人 他们都会对很多事有自己的看法 自己的看法和理解是他自己想出来的 那他追根到底是因为他自己愿意去想 有哪些是大家普遍认为都对

但是你有自己看法的事情 这可能是一个投资人 特别喜欢问的问题 就是我会觉得我自己看问题 我回顾我过去12年 因为我就后来 因为最近我们看了一些报道 我就特别想起很多人 想起我可能12年前 在硅谷遇到的一些事情 然后就会想 最近12年 我自己的很多观点会发生变化的 就随着你自己的认识 会发生很多的变化

我其实觉得不在乎对不对 关键是你自己也一定要有 不断的有自己的想法 并且会自己调整自己的想法 因为你就是会想的不对嘛 我20岁的时候为 凭什么能够看明白这个世界 为什么能看明白 Facebook未来会成为一家很伟大的公司 凭什么我能看出来就不对了 哈哈哈都是事后总结 这一定是你没有经历过 没有踩过坑 你凭什么会知道一个非共识的事情呢

只是我现在来看 会有一个小的经验 就是如果在一个时间点 所有人都觉得你是对的 那你可能再想想 哈哈哈哈对 就是一旦有个时间 你会觉得你说的所有话 别人都觉得好对啊 一般都 你再想想就是 尤其你还不是亲历者 你就再想想 对对 因为人是很容易在一个舒适圈里面的 就是你觉得自己说的很对 然后你朋友觉得你很对

这些人觉得你很对 你会觉得自己是对的 但往往其实世界上没有绝对的东西 都会有一些你没有看到的面 但是 由于你碰到的所有人都觉得你说的对 你可能就没有这个动力 再去寻找 到底他哪里是不是不对劲的地方 这是我的建议 就是第一件事就是 正面说就是永远不要too confident 一般都有点问题 第二件事情是 也不要太焦虑 因为反正你想的所有东西

都是有问题的哈哈 哈哈哈好 这两句总结很经典 对然后这第二件事情也是嘛 就是一般这些比较有自取力的人 还比较能折腾的人 一般心态都比较好 因为折腾等于受挫 折腾等于失败 因为你不折腾不会失败 就永远不会失败 对吧你只要做了 就有可能会失败 就会踩坑 就会遇到一些不顺心的事情 那一个人能一直折腾下来

一般都心态好一点 都比较好 哈哈哈他要么自己特别自洽 有可能比较淡然 都有可能 但一般心态比较好 所以我就说这是两面的 一个 就是能折腾的时候多折腾一点 其实人是怕的 待在自己的舒适圈里面待太久了 你可能会丧失你的一些敏锐的感觉 就像我说的 很多人说你对的时候你可能有问题 第二件事情就是心态好一点 因为如果你要折腾的话 那你要折腾好久了啊 如果你天天心态不好

那就可能就熬到那个时候 对所以很多时候 考验的最后是大家的心力值 啊 确实是这样 我得说的回到姚班这个事情啊 确实会给人挺多打击的 就印象特深刻 我那时候大一刚进学校的时候嘛 我那时候还是搞竞赛 我自己心里觉得 我这个人应该挺厉害的 去学校之后 我们当时做一门课的作业 记入门的作业 当时是一个美国来的老师

给我们的作业 做的巨难无比 我也其他有些课会比较划水嘛 我就在宿舍里天天就盯着题做 我就做一天做两天 还不会做 然后我就怎么办 我就上楼那时候脸皮比较厚 我就上楼敲我一个同学的门 他说他在打游戏 就叫他 我说你作业做了吗 他说没做 说你要不帮我看看这题怎么做 他人还很好 就他在那打CS 然后他还真能暂停

我也不知道他是队友怎么容忍他的 然后就说还好的我来帮你看看 然后他就你知道我做了两天的作业 他就说好的我帮你看看 然后就开始拿着这笔在那写 写吧写吧 就写完了 他说来这样拿走 然后我就 哈哈瞬间感受到了智商被碾压 对对对 真是好离谱 这好离谱 对就是这冲击是很大的 你会觉得自己怎么

我就说人和人的智商 真的就是跟动物差距还要大 就这种感觉 对 其实很多小孩进姚班的时候 会有这样的挫败感 所以我们也是 很多时候会希望能帮大家调整过来 因为这个路很长嘛 对吧 就是你回头看这些我们混的还不错的 其实都挺缺的 啊哈哈对对 对吧 然后我有一个现在五个同学的CMU 当faculty后来他去了那个沙特当faculty

跳槽了 他就天天在宿舍里用触摸板打dota 哎对对对 就很多这种 就是大家没有特别焦虑 然后我们的时候还天天踢球啊什么的 就是大家关系都挺好的 反而天天焦虑的人 一般坚持不到10年之后 嗯 说的特别好 由此我又衍生出来一个新问题啊 其实我注意到很多学校 他在培养人的时候 他在学术上是有一套培养方法的

就是你刚刚讲的很多事情 其实尤其是你步入社会之后 很多时候是心态 你觉得清华窑班 会注重对大家心态的培养吗 有这几方面 一个是姚先生自己的个人魅力 他确实会给我们很多high level的 比较大师的一些指导 这些话呢 我觉得 反正年轻的小孩肯定都听不懂啊 这肯定的很正常

因为我自己经历过这10年嘛 我就知道那个话 反正我现在看就会觉得 哎呀老板说的好对 但我放在10年前我不可能听懂的 甚至可能现在也没有完全听懂 也有可能 所以肯定是姚先生自己的个人魅力 能给大家带来一些启发 但我觉得更多的事情 还是学生自己相互之间的啊 我觉得总体来说 姚班大家这个相互互相帮助的气氛

还是不错的 尤其在比如说像我们班 或者像我们13级的那一届 比如说这一届刚毕业的零字班 其实都是整个班级氛围非常非常好的 好的班级大家会相互帮助 真的会不是大家独立作战的就是大家 我记得13级毕业的时候 特有经典的一个事 他们当时毕业的时候也要先送个礼物 是他们班里面发的论文

当时发了40多篇论文 那个班里面 然后好像大家他们画了下 他们那个CO also的图 就是他们 好像班级里面 两两之间都会合作过论文 关系会非常非常好啊 但不是每一届学生都这样了 就是 我只能说姚班有这样的一些传承 但是呢很多引导其实是潜移默化的 他也不是刻意的 像我们班这种关系特别好的 或者13级关系特别好的

可能也不是每一集都这样 这种化学反应的事情也不可控 尤其现在姚班有七八十个人了之后 其实不可控的因素会变得更大 那只能说 可能这就是我们这 代人想做的事情 我们就希望能让这些学生心态好一点 能够让他们更平和的去做 他们想做的事情 那可能是就我们这一代人的 回到学校之后的命题吧 所以每代人确实命题不一样

对特别好 特别好你要不要简单介绍一下 你现在自己的公司 边塞科技 是做什么的 对这是我们2023年的时候 从上海 就是姚先生在上海成立了一个研究院 叫上海骑士研究院 我们院的很多教授 会在上海骑士研究院有自己的项目 然后有自己的团队 研究院是一个NGO嘛 他会有一种更灵活的方式 开展科研项目 所以我们在上海就有一个自己的团队 然后我们做强化学习

大规模训练的一些方向在2023年 去年的时候呢 我们就因为整个大模型的浪潮吧 然后我们就孵化出来整个团队 从器质研究院孵化出来 成立一家公司的变色科技 然后在上海主要是做大模型agent 最早的时候做的一些电子表格助手 然后做过一些财会的助手 做过一些简历啊招聘的助手

很多这样的AI agent 这也是用AI来做一些自动化 和决策的相关的事情嘛 也跟我们自己做的研究 一直都比较相符 所以是这么一家 以强化学习和大模型技术为核心 然后做大模型智能体的这么一家公司 然后也是一个小团队吧 有没有什么我没有问到 但是你想补充的点 在早期的窑班招生 其实是以数学竞赛为主 因为窑班最早的时候

是以理论计算机科学为主 嘛所以他的很多选拔和招生 是比较偏向物理和数学的 所以我那一届计算机竞赛进入窑班呢 其实只有4个人 我们班30个人嘛 就只有4个人是计算机竞赛进校班的 然后因为我跟我室友是国家队嘛 然后任吴家俊是考进来的 还有另外一个同学 也是最后面试进来的

很长一段时间都是以数学为主 因为总体的培养比较偏理论 大家觉得数学基础比较重要 然后慢慢慢慢开始 就随着人数比较多了 之后对我们现在七八十个人的话 基本上就招生命会比较广 30个人的时候其实竞争还挺激烈的 所以那时候我也是 因为我最后确实进了国家队 我在进入国家队之前 我都不知道我能不能进小班 但是你开始的时候是很想去的

是不是就已经有一个目标了 确实大家都想去 但是你你就很担心 最后你别真给我考数学 然后没考进 但是我后来发现 这帮小孩也都很聪明 他们一般保送了之后 就在家刷半年数学物理 然后考试都考得很好 也能气能进也能进 对 因为我现在我带的这个班里的学生 我就说你们当时怎么搞 他说就知道考物理和数学

我们在家就专门学了 学了半年哈哈 嗯 最后还有一个问题 你觉得好的人才他是筛选出来的 还是培养出来的 当然我知道这两者都很重要 但是我更想知道 是这些人他本来就很聪明 还是说他可以以一种好的方式 把他培养的更好 我有一本书啊 叫做the greatest can not be planned

就是讲伟大的事情是不可能被计划的 所以我想说它确实是被培养出来的 但它不是被计划出来的 首先它需要选拔 因为我觉得 精英教育和普世教育是不太一样的 因为精英教育其实是蛮残酷的 精英教育我自己 会有这样的感觉吗 比如说本来我们是在高中的时候 我们做搞竞赛 然后你在全国搞竞赛 然后你到了摇摆

然后再到Berkeley 你每一次的这样的选拔和竞争 都是非常非常残酷的 所以选拔是不可避免的 因为 你如果希望最后培养的是最顶尖的人 他就是在竞争中产生的 其实企业也是 然后研究也是 人也是所以选拔是不可避免的 培养 要不要培养是需要的 比如说你需要给这些人足够的空间 然后呢

你也需要给他们足够的适度的压力 不能没有压力 还要给他们 让他们天上看 这个是培养的一部分 很重要对 培养是很重要的 因为在大家没有习惯于往上看的时候 你老师是需要做这样的引导 让大家能够去往天上看 但是这是培养和选拔 但他是不是可以确定 一定能够出来谁呢 不知道这个是不可预测的

你只能说按这么做 大概率10年之后应该会有人成功吧 但是会是谁呢 你不知道 所以选拔很重要 培养很重要 但是你也要做好 确实就有可能很多人就没有成功 比如说姚班 30多个人 像我们班 算是当老师非常非常高的一届了 我们可能就1/3的人在当教职 那剩下2/3个人呢 所以我就想说他是培养和选拔

但是没法被计划 说的非常好 非常好我觉得今天收获特别多 好谢谢吴老师 那这就是我们今天的节目 如果大家喜欢我们的节目 欢迎在你所收听的音频渠道 来订阅我们 中国的听众可以通过小宇宙 苹果播客喜马拉雅荔枝FM 网易云音乐来订阅我们 海外的听众可以通过苹果播客 还有Spotify来收听我们

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