今天凌晨，一个创业消息引爆了整个 AI 社区：一家名为 Thinking Machines Lab 的新创业公司建立了，而其背后有一个堪称有史以来最豪华的大模型创业团队阵容。
据该公司的首条推文介绍，Thinking Machines Lab 是一家「人工智能研究和产品公司。」
他们还强调这会是一家重视研究开放的公司，其推文中承诺：「我们致力于通过论文发表和代码发布来开放科学，同时会重点关注应用于不同领域的人机协作。我们的方法包括共同设计研究和产品，以便从实际部署和快速迭代中学习。这项工作需要三个核心基础：SOTA 的模型智能、高质量的基础设施和先进的多模态能力。我们致力于构建处于能力领先的模型来兑现这一承诺。」
该公司官方网站对这三核心基础进行了展开说明
此外，尤其值得关注是该公司背后的豪华团队阵容，其中包括多位前 OpenAI 重要成员，如担任首席科学家的 John Schulman、著名 AI 研究科学家和博客作家翁荔。
上述推文中也写到：「我们是一些最广泛使用的 AI 产品和软件背后的科学家、工程师和构建者，包括 ChatGPT、Character.ai、PyTorch 和 Mistral。我们的使命是让 AI 为您服务，打造一个每个人都能获得知识和工具的未来，让 AI 能够满足每个人独特的需求。」
下面我们简要介绍下 Thinking Machines Lab 背后的这个豪华创业团队：
Mira Murati（CEO）
Thinking Machines Lab 的 CEO 为 OpenAI 前 CTO Mira Murati，他曾在 OpenAI 领导过研究、产品与安全方面的工作。去年 9 月，Murati 离开了 OpenAI。
Mira 于 1988 年出生于阿尔巴尼亚，在 2022 年担任 OpenAI 的首席技术官。
在学生时代，Mira 就参加过许多奥林匹克竞赛和数学竞赛。她本科毕业于达特茅斯学院机械工程系，曾在高盛和法国航空航天集团 Zodiac Aerospace 实习。她还在特斯拉工作了三年，担任特斯拉跨界 SUV Model X 的高级产品经理，在此期间，特斯拉发布了 Autopilot 的早期版本。
2016 年，Mira 加入 Leap Motion，一家为 PC 制造手部和手指追踪运动传感器的初创公司，担任产品和工程副总裁。Mira 在接受外媒 Fast Company 采访时表示，她希望人类与计算机的交互体验「像玩球一样直观」。
加入 OpenAI 后，Mira 在 ChatGPT、DALL-E、Codex 等的开发中发挥了重要作用。除此以外，今年 5 月份发布的 GPT-4o 以及本月发布的 OpenAI o1，都是在 Mira 的领导下完成的。
John Schulman（首席科学家）
个人主页：
John Schulman 将担任这家新创业公司的首席科学家。本月初，John Schulman 宣布辞去 Anthropic 的职务。距离他加入这家人工智能初创公司，仅仅过去了半年时间。
他是深度强化学习的一位先驱研究者，创造了著名的 PPO 算法。同时也是 OpenAI 的创始人之一，曾共同领导过 ChatGPT 和 OpenAI 后训练团队。
谷歌学术页面显示，John Schulman 的学术引用总数已经超过 10 万。其中，引用量最高的研究便是他创造的 PPO 算法《Proximal policy optimization algorithms》。
他在加州大学伯克利分校获得了计算机科学博士学位，导师为该校教授、深度强化学习大牛 Pieter Abbeel。之后从事机器人和强化学习研究与工作。在此之前，他还曾在伯克利短暂学习过神经科学，并在加州理工学院学习过物理学。
Barret Zoph（CTO）
个人主页：
担任这家新创业公司 CTO 的是 Barret Zoph，也曾是 OpenAI 的一位技术主管，领导过 OpenAI 的后训练团队，涉及的研究方向包括对齐、工具使用、评估、ChatGPT、搜索、多模态等等。同时，他还是一位专注投资 AI 公司的天使投资人。
此前，他还曾在谷歌与信息科学学院担任过研究科学家，参与训练了大型稀疏语言模型并将其应用于各种应用的研究工作。
他是两篇重要论文《Learning transferable architectures for scalable image recognition》和《Neural architecture search with reinforcement learning》的第一作者。
下面按名字首字母排序介绍 Thinking Machines Lab 创始团队其他成员。
Alex Gartrell
个人主页：
Alex Gartrell 曾任 Meta 服务器操作系统负责人，Linux 内核、网络和容器化专家。
Alexander Kirillov
个人主页：
Alexander Kirillov 将在 Thinking Machines Lab 从事多模态 AI 的研究和开发。他曾参与开发了 OpenAI 高级语音模式和 Meta AI 的 Segment Anything Model（SAM），并曾任 OpenAI 多模态后训练负责人。
他在德国海德堡大学获得博士学位，指导老师是 Carsten Rother。
Andrew Tulloch
个人主页：
Andrew Tulloch 同样也曾在 OpenAI 与 Meta 工作过，他的主攻方向是机器学习系统的相关研究与工程开发。
Tulloch 还是一位开源社区的重要参与者，为著名开源项目 PyTorch 和 Caffe 做出过重要贡献。
Brydon Eastman
曾在 OpenAI 从事训练后研究，专攻人类和合成数据、模型对齐和 RL。
Christian Gibson
曾任 OpenAI 基础设施工程师，专注于训练前沿模型的超级计算机。
Devendra Chaplot
Mistral AI 创始团队成员兼多模态研究主管，Mixtral 和 Pixtral 的共同创始人。VLM、RL 和机器人技术专家。
Ian O'Connell
基础设施工程，曾就职于 OpenAI、Netflix、Stripe。
Jacob Menick
ML 研究员，曾领导 OpenAI 的 GPT-4o-mini，之前曾为 ChatGPT 和 DeepMind 的深度生成模型创建做出过贡献。
Jonathan Lachman
运营主管、前 OpenAI 特别项目负责人和白宫国家安全预算主管。
Joshua Gross
在 OpenAI 参与构建产品和研究基础设施，塑造 ChatGPT 的学习系统和 GPU 集群；此前在 Meta 负责产品基础设施。
Kurt Shuster
曾参与 Google DeepMind 的推理、Character.AI 的全栈预训练和推理以及 Meta AI 的基础对话研究。
Kyle Luther
机器学习研究员，此前他在 OpenAI 任职。
（翁荔）Lilian Weng
曾任 OpenAI 研究（安全）副总裁。
Lilian Weng 是 OpenAI 华人科学家，她 2018 年加入 OpenAI，参与了 GPT-4 项目的预训练、强化学习 & 对齐、模型安全等方面的工作。她本科毕业于北大，曾前往香港大学进行短期交流，博士毕业于印第安纳大学伯明顿分校。
根据领英资料显示，Lilian Weng 在 OpenAI 已经工作了近 7 年时间，担任安全研究副总裁一职。2021 年 - 2023 年工作期间，Lilian Weng 建立并领导了应用人工智能研究团队，包括产品研究、合作伙伴研究和应用安全，从而使得 OpenAI 的 API 更强大、更实用、更安全。之前，她还是 OpenAI 机器人团队的技术主管，专注于训练关于机器人任务的算法，如教机械手如何解决魔方、旋转方块等。
在加入 OpenAI 之前，她还在 Facebook、Dropbox 从事软件工程和数据科学方面的工作。Google Scholar 显示，Lilian Weng 论文引用量超过 13000 多次。闲暇时间，Lilian Weng 还写了一些关于 AI 的博客文章，她的博客深入、细致，具有前瞻性，被很多 AI 研究者视为重要的参考资料
Luke Metz
Luke Metz 是 OpenAI 创始团队成员，曾与 John Schulman、Barret Zoph、Liam Fedus 等人在内部共同开发了「low-key research preview」，这是 ChatGPT 的雏形。他也是 o1 推理模型背后的贡献者之一。
Mario Saltarelli
OpenAI 前 IT 和安全主管。
Myle Ott
人工智能研究员，Character.AI 创始团队成员，Meta 早期 LLM 负责人，FSDP 和 fairseq 的创建者。
Nikki Sommer
曾任 OpenAI 人力资源业务副总裁及 Twitter 人力资源业务总监。
Noah Shpak
ML 工程师。
Pia Santos
执行运营主管，曾在 OpenAI 任职。
Randall Lin
曾在 OpenAI 负责 ChatGPT，并在 X 担任「Twitter 算法」的联合技术负责人。
Rowan Zellers
曾在 OpenAI 工作，从事实时多模态后训练工作。
Sam Schoenholz
曾领导 OpenAI 的可信赖扩展团队和 GPT-4o 优化。之前曾在 Google Brain 从事统计物理学与机器学习的交叉研究。
Sam Shleifer
专注于推理的研究工程师，曾就职于 Character.AI、Google DeepMind、FAIR、HuggingFace。
Stephen Chen
Stephen Chen 是在 Meta 工作近十五年的老员工，此前领导人工智能推理相关研究，负责 Meta 的生成式人工智能产品和推荐系统。
Stephen Roller
之前曾在 DeepMind、CharacterAI 和 MetaAI 进行全栈预训练相关工作。在 Google DeepMind 时，他的研究和工作主要集中在对最大规模语言模型进行预训练。在 Character.AI 期间，他负责领导预训练和训练基础设施工作。他还曾担任 Meta 基础人工智能研究 (FAIR) 的研究工程师，负责领导大型语言模型和对话团队（FAIR 的大部分工作都是开源的）。
Yinghai Lu
Yinghai Lu 曾领导 OpenAI 和 Meta 的各种推理工作，本次离职前是 OpenAI 研究推理团队的技术负责人。在 2023 年底加入 OpenAI 之前，他是 Facebook AI Infra 的软件工程师，负责建立推荐推理系统和生成式 AI 模型，参与了 Llama 2 等项目。
他在 2010 年获得复旦大学电子工程博士学位。毕业后在美国西北大学电子工程系从事博士后研究工作，之后加入湾区的工业界。加入 Thinking Machines Lab 后，他担任 ML 系统工程师。
还没有评论，来说两句吧...