北大數(shù)院「黃金二代」蘇煒杰入職OpenAI！

繼清華姚班陳立杰之后，OpenAI又迎來一位重量級(jí)華人學(xué)者：北大數(shù)院「黃金二代」蘇煒杰。今年，他剛剛摘下有「統(tǒng)計(jì)學(xué)諾獎(jiǎng)」之稱的COPSS Presidents' Award。

就在剛剛，北大數(shù)院「黃金二代」之一的蘇煒杰，官宣加入OpenAI。

同時(shí)，他也正式晉升成為沃頓商學(xué)院統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)系的正教授。

對(duì)此，OpenAI聯(lián)創(chuàng)Greg Brockman親自發(fā)帖表示歡迎。

十年前離開灣區(qū)時(shí)，蘇煒杰是一個(gè)剛拿到博士學(xué)位的應(yīng)用數(shù)學(xué)家。

十年后回來，他的研究清單上寫滿了大模型時(shí)代最急迫的理論問題。

現(xiàn)在他要親自下場(chǎng)訓(xùn)練模型了。

OpenAI再攬北大數(shù)學(xué)天才

如今，AI前沿正在把理論計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化這些看似不同的學(xué)科，拉回同一張桌子上。

年初加盟OpenAI的陳立杰代表的是理論計(jì)算機(jī)科學(xué)，他的復(fù)雜性理論研究直接指向AI推理能力的底層極限。

蘇煒杰代表的則是統(tǒng)計(jì)與優(yōu)化，去OpenAI做的是「訓(xùn)練AI模型」，從理論直接下場(chǎng)練兵。

OpenAI研究員、Muon優(yōu)化器作者Keller Jordan也曾轉(zhuǎn)發(fā)蘇煒杰的優(yōu)化器工作

剛剛斬獲「統(tǒng)計(jì)學(xué)諾獎(jiǎng)」

蘇煒杰是斯坦福校友、賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)系正教授，同時(shí)兼任計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系、數(shù)學(xué)系和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系的聯(lián)合教職，并擔(dān)任賓大機(jī)器學(xué)習(xí)研究中心（PRiML）聯(lián)合主任。

他今年最閃耀的標(biāo)簽，是2026年COPSS Presidents' Award得主。

這個(gè)獎(jiǎng)由國際數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)（IMS）、美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)（ASA）、加拿大統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)（SSC）以及美東、美西生物統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)共同頒發(fā)，被廣泛視為國際統(tǒng)計(jì)學(xué)界的最高榮譽(yù)之一。

它每年只授予一位40歲以下的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，選拔規(guī)則上類似基礎(chǔ)數(shù)學(xué)領(lǐng)域的菲爾茲獎(jiǎng)。

更關(guān)鍵的是，蘇煒杰是14年來首位華人得主。上一位華人獲獎(jiǎng)?wù)呤?012年哈佛大學(xué)的寇興昌（Samuel Kou）。

再往前，范劍青、蔡天文、劉軍、孟曉犁等統(tǒng)計(jì)學(xué)界的重量級(jí)人物都曾站上這個(gè)領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)。

COPSS給他的獲獎(jiǎng)理由，幾乎就是一張「大模型時(shí)代理論基礎(chǔ)」的清單。

生成式AI的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，LLM水印檢測(cè)、偏好對(duì)齊與排序機(jī)制；隱私保護(hù)數(shù)據(jù)分析及其在2020年美國人口普查中的應(yīng)用；機(jī)器學(xué)習(xí)同行評(píng)審機(jī)制改進(jìn)；凸優(yōu)化基礎(chǔ)性工作；以及深度學(xué)習(xí)理論和高維推斷的廣泛貢獻(xiàn)。

換句話說，蘇煒杰沒有把自己鎖在一個(gè)窄方向里，他把統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化和AI這些原本分屬不同體系的學(xué)科，融合到了一起。

大模型下半場(chǎng)需要什么樣的人？

蘇煒杰圍繞LLM展開的研究十分全面。

偏好對(duì)齊方向，他最近的一項(xiàng)研究從投票理論出發(fā)，揭示了LLM對(duì)齊中隱藏的「孔多塞悖論」，即當(dāng)人類偏好本身就存在循環(huán)矛盾時(shí)，任何對(duì)齊方案都不可能同時(shí)滿足所有人。

他的解法是把問題重構(gòu)為納什均衡，為RLHF的理論邊界畫出了第一條線。

水印檢測(cè)方向，他建立了LLM水印的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)框架，給出了最優(yōu)檢測(cè)規(guī)則和效率邊界，正面回應(yīng)了「AI生成的內(nèi)容還能不能被檢測(cè)出來」這個(gè)越來越急迫的問題。

審稿機(jī)制改革方向，他提出的「保序機(jī)制」（Isotonic Mechanism）讓作者自行為自己的研究排序，用數(shù)學(xué)手段保證誠實(shí)排序時(shí)收益最大。

這項(xiàng)工作被Operations Research接收，他本人也將在今年7月ICML 2026首爾大會(huì)上擔(dān)任Scientific Integrity Chair（誠信主席）。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2206.08149

大模型上半場(chǎng)拼的是規(guī)模、算力和工程組織能力。

到了今天，有效評(píng)估模型能力、降低幻覺、實(shí)現(xiàn)快速且數(shù)值穩(wěn)定的優(yōu)化、理解模型泛化，正在變成AI公司的核心戰(zhàn)場(chǎng)。

蘇煒杰恰好長(zhǎng)期站在這些問題的交叉點(diǎn)上。

一篇ODE論文，串起兩位華人學(xué)者

說到蘇煒杰加入OpenAI，有一個(gè)名字不得不提，Ernest Ryu。

近期，OpenAI內(nèi)部模型推翻了離散幾何中的「單位距離猜想」，這個(gè)由Paul Erd?s在1946年提出的經(jīng)典問題，80年來無人突破，把AI for Math推到了新的高度。

而這波浪潮中更早引發(fā)關(guān)注的標(biāo)志性事件，是UCLA教授Ernest Ryu借助GPT-5 Pro解決了凸優(yōu)化理論中一個(gè)42年的公開問題，Nesterov加速梯度法的點(diǎn)收斂性。

這個(gè)問題之所以重要，是因?yàn)镹esterov加速梯度法是優(yōu)化理論的基石，廣泛應(yīng)用于CT/MR圖像重建、圖像去模糊，以及幾乎所有深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

1983年提出以來，它的收斂速率早已被證明是最優(yōu)的，但它的參數(shù)是否會(huì)收斂到一個(gè)確定的點(diǎn)，一直懸而未決。

支撐Ryu這項(xiàng)工作的關(guān)鍵理論工具之一，正來自蘇煒杰2016年在斯坦福讀博期間與導(dǎo)師Stephen Boyd和Emmanuel Candès合作的那篇論文。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1503.01243

在研究中，團(tuán)隊(duì)用一個(gè)二階常微分方程（ODE）刻畫了Nesterov加速方法的連續(xù)時(shí)間極限，為后續(xù)所有對(duì)該方法的理論分析提供了核心框架。

巧的是，Ernest Ryu的博士導(dǎo)師也是Stephen Boyd。畢業(yè)后不久，便受邀以研究科學(xué)家身份加入OpenAI。

如今蘇煒杰也加入OpenAI，師出同門的兩人成了同事。

北大數(shù)院的「黃金二代」

2007年至2011年，蘇煒杰就讀于北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院基礎(chǔ)數(shù)學(xué)專業(yè)，并以年級(jí)第一的成績(jī)畢業(yè)。

在國內(nèi)數(shù)學(xué)圈，這一級(jí)常被稱為北大數(shù)院「黃金二代」甚至「白金一代」。

這一屆的同級(jí)同學(xué)中，包括王虹、鄧煜、唐云清等后來在國際數(shù)學(xué)界極受關(guān)注的青年學(xué)者。

今年4月，王虹和唐云清獲得2026科學(xué)突破獎(jiǎng)「數(shù)學(xué)新視野獎(jiǎng)」，同級(jí)校友張明嘉獲得「米爾扎哈尼新前沿獎(jiǎng)」。

有意思的是，在這批純數(shù)學(xué)天才同學(xué)之外，蘇煒杰選擇了應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和AI這條路。

結(jié)果，他并沒有離開數(shù)學(xué)，而是把數(shù)學(xué)思想一路推到了AI前沿。

其實(shí)，蘇煒杰的數(shù)學(xué)天賦從中學(xué)就開始顯現(xiàn)了。

高一時(shí)他代表浙江省參加中國數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽獲得銀牌，被保送進(jìn)入清華大學(xué)數(shù)理基科班，成為余姚中學(xué)建校以來首位獲得該資格的學(xué)生。

高三階段，他在中國數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中獲得金牌，隨后保送進(jìn)入北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，并入選中國IMO國家集訓(xùn)隊(duì)。

本科期間，他獲得首屆丘成桐大學(xué)生數(shù)學(xué)競(jìng)賽全能金獎(jiǎng)，也在數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中多次獲獎(jiǎng)。2010年，他與同學(xué)組隊(duì)參加美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽，獲得中國大陸賽區(qū)第一名。

從北大到斯坦福，再到賓大沃頓，蘇煒杰的學(xué)術(shù)軌跡剛好對(duì)應(yīng)了「純數(shù)學(xué) → 應(yīng)用數(shù)學(xué) → 統(tǒng)計(jì)與AI」這條路徑。

而這條路在2026年，把他帶到了OpenAI。

比GPU更貴的軍備競(jìng)賽

值得一提是， 蘇煒杰不是這個(gè)月唯一一個(gè) 做出選擇的人。

一邊是統(tǒng)計(jì)與優(yōu)化的頂級(jí)理論家投向OpenAI，一邊是最懂工程落地的預(yù)訓(xùn)練老將投向Anthropic。

方向不同，賭的是同一件事。

大模型競(jìng)賽打到現(xiàn)在，算力囤完了，數(shù)據(jù)刮完了。

下一輪勝負(fù)手，藏在這些人的腦子里。

參考資料：

https://www.weijie-su.com/

https://x.com/weijie444/status/2060604060362014803

文章來源：新智元。