henry 发自 凹非寺
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最新消息:姚班大神陈立杰,加盟OpenAI了。
据“Top华人社消息”,OpenAI内部确认:清华姚班天才、UC伯克利EECS助理教授陈立杰已加盟OpenAI,负责数学推理!
值得一提的是,OpenAI 在去年 9 月发表的出圈论文《Why Language Models Hallucinate》中,也引用了陈立杰参与的另一篇研究《Why and How LLMs Hallucinate: Connecting the Dots with Subsequence Associations》。
与此同时,陈立杰近期参与的最新研究方向也十分“当下”,聚焦于扩散语言模型(Diffusion Language Models),紧跟当前生成模型的重要演进路线。
截至目前,陈立杰主页未有更新。
陈立杰是谁?
陈立杰出生于1995年,16岁时获得全国信息学奥赛金牌(NOI),被保送进入清华大学,是清华大学 “姚班” 的知名校友,长期从事理论计算机科学研究。
2025年,陈立杰正式入职加州大学伯克利分校(UC Berkeley)电气工程与计算机科学系(EECS),担任助理教授,并成为伯克利理论计算机科学团队(Berkeley Theory Group)成员,主要从事计算复杂性理论相关研究。
回顾陈立杰的教育经历和职业生涯,堪称开挂般的经历。
他自初中起参加信息学竞赛,是信息学奥赛(OI)圈内的传奇选手之一:
- 2011年11月:全国信息学联赛(NOIP 2011)浙江赛区,第1名
- 2012年2月:全国信息学冬令营(WC 2012),全场第1名
- 2013年2月:全国信息学冬令营(WC 2013),全场第1名
- 2013年4月:中国队选拔赛(CTSC 2013),全场第1名
- 2013年7月:国际信息学奥林匹克竞赛(IOI 2013),第1名(金牌)
2013 年,陈立杰从杭州外国语学校毕业,高三时曾以专注学业为由拒绝谷歌实习邀请。同年,他凭借竞赛成绩获得清华大学保送资格。
进入清华大学姚班后,陈立杰逐步将重心从竞赛转向科研。
本科期间,他在AAAI、AAMAS、COLT、CCC等计算机领域重要会议上发表多篇论文,并开始系统性地投入 计算复杂性理论研究。
大三下学期,他前往MIT交流学习,师从著名理论计算机与量子信息学者Scott Aaronson,研究量子复杂性。
在MIT访学期间,他解决了量子信息学者John Watrous于2002年提出的一个open problem。
值得一提的是,Scott Aaronson教授后来于2022年加入OpenAI,从事AI 安全的理论基础研究。
2017 年,陈立杰在计算机科学基础年度研讨会(FOCS) 上发表论文,解决了计算复杂性领域的重要问题,成为首位在 FOCS 上发表论文的中国本科生。
同年,他从清华姚班毕业,赴MIT攻读计算机科学博士学位。
博士期间,陈立杰师从Ryan Williams,研究方向集中于计算复杂性理论与细粒度复杂度理论。
期间,他曾多次在FOCS、STOC等理论计算机顶级会议发表论文,获得FOCS最佳学生论文奖等重要学术荣誉,包括:
- 2019年STOC最佳学生论文
- 2019年FOCS最佳学生论文
2022 年,陈立杰从MIT获得博士学位,随后加入UC Berkeley Miller研究所,担任Miller Postdoctoral Fellow(米勒博士后研究员)。
Miller Fellowship 每年仅授予少数杰出青年学者,他在伯克利期间的合作导师包括Avishay Tal以及量子计算奠基人Umesh V. Vazirani。
2024年,陈立杰一篇名为《复杂性下界的逆向数学》更是给困扰学界近 50 年的一类计算复杂性难题带来新思路。
2025年,他正式加入UC Berkeley,成为EECS助理教授,并开始主讲研究生课程 《Computational Complexity Theory》。
目前,陈立杰的主要研究方向包括P与NP、电路复杂性、细粒度复杂性、去随机化(Derandomization)、算法下界等理论计算机科学核心问题。
他在去随机化与复杂性下界之间的联系、复杂性难度放大(Hardness Magnification)等方向做出了系统性贡献。
此外,他也开始将复杂性理论的方法引入量子物理与AI安全等前沿领域。
现在,在OpenAI明确开启AI4S的探索方向后,陈立杰成了OpenAI一员。
不过陈立杰一如既往保持着低调,在他个人的各个平台,依然还是最新的论文成果消息。
参考资料:
[1]https://www.tsinghua.org.cn/info/1953/13913.htm
[2]https://chen-lijie.github.io/documents/CV.pdf
[3]https://chen-lijie.github.io/
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