北京
智東西
作者 陳駿達
編輯 李水青
智東西7月8日報道，智東西獲悉，OpenAI前研究員田永龍（Yonglong Tian）已確認于近期加入騰訊大語言模型部，后續將參與VLM（視覺語言模型）相關研發。
▲田永龍領英主頁
在OpenAI期間，田永龍曾參與GPT-5的研發工作。加入OpenAI之前，他在Google Research和DeepMind長期從事視覺表征學習和對比學習等方向研究，對后續視覺模型以及多模態表征學習的發展產生了廣泛影響。
田永龍是經典論文Supervised Contrastive Learning的作者之一。這篇論文提出了監督對比損失（SupCon Loss）的概念，將自監督學習中的批次對比方法擴展到全監督場景。應用了這一策略的ResNet-200卷積神經網絡，在ImageNet上達到了81.4%的Top-1準確率。
同時，田永龍還是論文Contrastive multiview coding的第一作者。這篇論文提出了對比多視圖編碼（CMC），核心思想是通過對比學習讓同一場景的不同視圖（如顏色通道、深度、光流）在特征空間中相互靠近、不同場景的視圖相互遠離，從而最大化視圖間共享的互信息、丟棄視圖特有的噪聲。
實驗證明該方法在圖像和視頻的無監督學習上達到當時最優，且視圖數量越多表征越好。該工作深刻影響了后續SimCLR、MoCo等主流自監督方法。
截至目前，田永龍在谷歌學術上的被引量已經達到29330次。
田永龍本科畢業于清華大學，此后前往香港中文大學攻讀碩士，師從湯曉鷗和王曉剛。湯曉鷗是中國計算機視覺領域的先驅，王曉剛則是湯曉鷗的得意門生，兩人均為商湯科技聯合創始人，王曉剛目前擔任商湯的首席科學家。
隨后，田永龍前往麻省理工學院攻讀博士學位，師從知名計算機視覺大牛Phillip Isola。
博士畢業后，田永龍先是加入Google Research擔任資深研究科學家，隨后轉至DeepMind擔任相同職務。2024年10月，他加入OpenAI擔任研究團隊成員，直至近期加入騰訊。
田永龍的加盟，或許是騰訊在多模態大模型、VLA模型領域的針對性人才補強，有望幫助騰訊進一步強化視覺編碼、跨模態對齊等關鍵能力，為下一代混元多模態模型的發展提供技術支撐。
本周一，騰訊的Hy3（混元3）正式上線，這一模型的復雜推理、指令遵循、編程和智能體等能力相比Hy2都有較大提升。
同時，田永龍的加盟也是騰訊近期持續加碼大模型人才布局的最新動作。
去年，前OpenAI研究員、智能體研究大牛姚順雨加入騰訊，出任“CEO/總裁辦公室”首席AI科學家；今年年初，騰訊宣布前新加坡Sea AI Lab（SAIL）研究員龐天宇加盟騰訊混元多模態部Exploration Center，擔任騰訊混元多模態強化學習首席研究員及技術負責人，主要負責強化學習前沿算法探索。
同時，在多模態生成方面，騰訊在2025還引入了原阿里通義實驗室應用視覺團隊負責人薄列峰、微軟亞洲研究院原首席研究員胡瀚等知名業界大牛。
如今，原生多模態能力已經成為基礎模型的標配，隨著騰訊持續引入頂尖AI研究人才、不斷擴充混元研發團隊，其下一步在原生多模態模型、VLA模型等領域會有哪些新動作，值得持續關注。
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