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智东西
作者 陈骏达
编辑 李水青
智东西7月8日报道,智东西获悉,OpenAI前研究员田永龙(Yonglong Tian)已确认于近期加入腾讯大语言模型部,后续将参与VLM(视觉语言模型)相关研发。
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▲田永龙领英主页
在OpenAI期间,田永龙曾参与GPT-5的研发工作。加入OpenAI之前,他在Google Research和DeepMind长期从事视觉表征学习和对比学习等方向研究,对后续视觉模型以及多模态表征学习的发展产生了广泛影响。
田永龙是经典论文Supervised Contrastive Learning的作者之一。这篇论文提出了监督对比损失(SupCon Loss)的概念,将自监督学习中的批次对比方法扩展到全监督场景。应用了这一策略的ResNet-200卷积神经网络,在ImageNet上达到了81.4%的Top-1准确率。
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同时,田永龙还是论文Contrastive multiview coding的第一作者。这篇论文提出了对比多视图编码(CMC),核心思想是通过对比学习让同一场景的不同视图(如颜色通道、深度、光流)在特征空间中相互靠近、不同场景的视图相互远离,从而最大化视图间共享的互信息、丢弃视图特有的噪声。
实验证明该方法在图像和视频的无监督学习上达到当时最优,且视图数量越多表征越好。该工作深刻影响了后续SimCLR、MoCo等主流自监督方法。
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截至目前,田永龙在谷歌学术上的被引量已经达到29330次。
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田永龙本科毕业于清华大学,此后前往香港中文大学攻读硕士,师从汤晓鸥和王晓刚。汤晓鸥是中国计算机视觉领域的先驱,王晓刚则是汤晓鸥的得意门生,两人均为商汤科技联合创始人,王晓刚目前担任商汤的首席科学家。
随后,田永龙前往麻省理工学院攻读博士学位,师从知名计算机视觉大牛Phillip Isola。
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博士毕业后,田永龙先是加入Google Research担任资深研究科学家,随后转至DeepMind担任相同职务。2024年10月,他加入OpenAI担任研究团队成员,直至近期加入腾讯。
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田永龙的加盟,或许是腾讯在多模态大模型、VLA模型领域的针对性人才补强,有望帮助腾讯进一步强化视觉编码、跨模态对齐等关键能力,为下一代混元多模态模型的发展提供技术支撑。
本周一,腾讯的Hy3(混元3)正式上线,这一模型的复杂推理、指令遵循、编程和智能体等能力相比Hy2都有较大提升。
同时,田永龙的加盟也是腾讯近期持续加码大模型人才布局的最新动作。
去年,前OpenAI研究员、智能体研究大牛姚顺雨加入腾讯,出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家;今年年初,腾讯宣布前新加坡Sea AI Lab(SAIL)研究员庞天宇加盟腾讯混元多模态部Exploration Center,担任腾讯混元多模态强化学习首席研究员及技术负责人,主要负责强化学习前沿算法探索。
同时,在多模态生成方面,腾讯在2025还引入了原阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰、微软亚洲研究院原首席研究员胡瀚等知名业界大牛。
如今,原生多模态能力已经成为基础模型的标配,随着腾讯持续引入顶尖AI研究人才、不断扩充混元研发团队,其下一步在原生多模态模型、VLA模型等领域会有哪些新动作,值得持续关注。
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