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美国为何留不住杨植麟?专访杨植麟博导、前苹果AI主管Russ Salakhutdinov: ...

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发表于 2026-8-17 18:18:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
Kimi K3的发布,给硅谷AI圈带来“DeepSeek 2.0”时刻。
卡内基梅隆大学计算机科学教授、前苹果公司AI主管Russ Salakhutdinov在X上发了一条祝贺帖,却在美国引发了一场讨论:
杨植麟这样的人才,为什么没有留在美国?
Russ Salakhutdinov正是月之暗面创始人杨植麟的博士生导师。
8月1日,Russ Salakhutdinov接受了《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)专访。他透露说,杨植麟博士论文获得2万次引用,以他的研究水平,完全可以先进入顶尖院校从事博士后研究,再成为高校教授,但他更想创办自己的公司,甚至拒绝了苹果抛出的橄榄枝,毅然决然地选择回国创业。“他曾对我坦言,若不尝试创业,一定会遗憾。”
但对于Kimi K3的能力,Russ Salakhutdinov认为,行业仍需更多应用,才能判断它与其他模型的真实差距。但Kimi的开源路线值得肯定,“不希望未来行业完全走向闭源”。
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前苹果公司AI主管Russ Salakhutdinov 图片来源:受访者X账号
谈Kimi K3:“一个拥有越多开源模型的世界,会是更好的世界”
7月27日晚,月之暗面在全球开源社区Hugging Face正式发布Kimi K3完整模型权重,同步公开的还有详细技术报告。
Hugging Face CEO Clem Delangue发文称,Kimi K3在30分钟内以超过4000个赞登顶趋势榜,创迄今为止最快的发布增长速度。
虽然Kimi K3在海外出圈,但从全球AI大模型调用量看,它面临着一众国内开源模型的竞争。据OpenRouter的最新数据,上周(7月27日至8月2日),也是正式开源首周,Kimi K3的调用量为1.42万亿Token,环比上涨16%,在全球AI大模型周调用量榜单中仅排名第十。排名前五的均为中国AI大模型,分别是DeepSeek-V4-Flash、小米MiMo-V2.5、腾讯Hy3、DeepSeek-V4-Pro和智谱GLM-5.2。
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全球AI大模型周调用量榜
NBD:您认为Kimi K3与其他主流顶尖模型相比,有哪些差异化特点?
Russ Salakhutdinov:Kimi K3最独特的优势在于开放权重。从目前的测试结果来看,行业仍需通过更多实践应用,对比研判该模型与各团队研发模型的真实差距。
但我认为,Kimi K3是业内较早跻身前沿技术水平的开源模型之一。现阶段已有多款开源模型能够比肩顶尖闭源模型的性能,这一突破实属不易。
当然,现在下结论还为时过早。模型发布后,行业还会持续对其进行调优,进一步提升其表现。
我预计,未来美国、中国、印度、日本等多国的实验室,将持续推出智能化水平更高的AI模型。后续不同模型之间的差距,将更多聚焦在运行速度、智能程度与使用成本上。
NBD:您如何看待当前美国关于开源和闭源的争论?
Russ Salakhutdinov:我非常支持开源。开源社区为AI行业发展作出了重要贡献。
在卡内基梅隆大学,我们对谷歌Gemma、Meta Llama等模型开展研究,依托其开放特性,我们的科研工作得以顺利推进。
倘若行业模型全部采用闭源模式,科研人员无法接触模型底层内容,既难以开展系统性研究,也无法基于现有模型迭代。
因此,我很高兴看到越来越多的模型开放权重。需要说明的是,开源与开放权重并非完全等同,但二者的核心价值一致,都是让更多从业者、研究者能够获取并使用模型。
我认为,一个拥有越来越多开源模型的世界,会是一个更好的世界。
当然,业界对于安全、护栏机制以及滥用风险的担忧是合理的。这些问题确实存在,例如不法分子可能利用模型实施攻击,因此,我们需要持续深耕模型安全,研发完善的安全护栏机制。我不希望未来行业完全走向闭源。
NBD:您认为AGI大概何时会实现?
Russ Salakhutdinov:我比较保守。2015年至2016年,在谈到自动驾驶汽车时,业内普遍预判将在两年内全面落地。但一项技术从0%迭代到80%、再从80%提升到90%进程相对较快,但要从90%精进到99%,难度会攀升。
目前的AI技术在某些方面,已经展现出接近AGI的能力,显著提升了编程、文案创作和工具类工作的效率,但业界定义的真正的AGI,不仅涵盖文本和图像生成能力,还包括在物理世界、真实世界中的行动能力。在这些领域,我们仍然有很长的路要走。
“杨植麟可能是当时卡内基梅隆大学最优秀的学生之一”
杨植麟1992年出生在广东汕头。2011年,他被清华大学热能工程系录取,大二转入计算机系,2015年以第一名的成绩毕业。
之后,杨植麟前往美国卡内基梅隆大学攻读博士,导师是时任苹果首任AI研究负责人的Russ Salakhutdinov和时任谷歌首席科学家的William Cohen。卡内基梅隆大学计算机博士通常要读六年,而杨植麟仅用了四年。
期间,他进入谷歌大脑和Meta实习,并作为核心成员参与了Transformer-XL和XLNet两项开创性研究。
NBD:杨植麟攻读博士时期,为他创办月之暗面并打造出Kimi奠定了什么基础?
Russ Salakhutdinov:杨植麟在卡内基梅隆大学求学期间,始终对自然语言研究抱有极高的热忱,其研究工作长期聚焦语言领域,覆盖语言理解、预测、情感分析等方向。但他始终关注Transformer和语言模型。
早期大语言模型的发展,核心依托于Transformer架构的规模化拓展,而这也正是他博士阶段的核心研究课题。
他与谷歌合作研发的XLNet以及Transformer-XL等模型,核心目标是对大规模语言数据进行预训练。
ChatGPT问世之后,他或许意识到,自己长期深耕的技术方向具备落地商业化的巨大潜力。
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月之暗面创始人杨植麟 图片来源:视觉中国
NBD:您对杨植麟最深刻的印象是什么?
Russ Salakhutdinov:多数博士生入学前均已取得硕士学位或具备相关工作经验,而杨植麟加入课题组时年纪尚轻,刚从清华大学本科毕业。他仅用四年时间便完成常规需要六年左右的博士学业,可能是当时卡内基梅隆大学最优秀的学生之一。
他的学术成果也极具影响力,他的两篇论文Transformer-XL与XLNet,引用次数均突破了2万次,对于在读博士生而言,如此高的学术引用度实属罕见。
NBD:您曾师从杰弗里·辛顿,后来杨植麟又师从于您,三代人是否一脉相承?
Russ Salakhutdinov:辛顿本人虽不专攻自然语言,但毕生都在研究神经网络,探索神经网络的优化。我也完整继承了这一科研理念,整个职业生涯也一直在不同领域研究深度学习和深度神经网络。我希望这种科研传统也传递给了杨植麟。
不过,每一名学生最终都会根据自己的热爱选择研究方向,导师要做的就是帮助学生找到真正有热情的领域。杨植麟始终深耕自然语言领域,专注钻研语言模型架构的各类核心细节。
杨植麟拒绝苹果:“倘若不主动尝试创业,以后一定会遗憾”
杨植麟的创业故事始于2016年,当年他与几位朋友联合创办了AI企业服务公司循环智能(Recurrent.AI)。2020年,该公司获得了由红杉中国领投的1200万美元融资,后来与华为云联合研发了盘古大模型。
2023年,杨植麟再次创业,与周昕宇等人共同创立月之暗面。
NBD:多数具备顶尖科研能力的博士生,毕业后可能会进入高校任教或入职大型科技公司。杨植麟当时的心态是怎样的?
Russ Salakhutdinov:与其他大多数博士毕业生不同,杨植麟从未参与过求职招聘。当时,他已经和几位联合创始人开启创业之路,创立了循环智能公司。他非常希望回到中国,继续运营公司。
他曾对我坦言,倘若不主动尝试创业,以后一定会遗憾。坦率地说,我当时有些意外。
以杨植麟的研究水平,他完全可以先进入顶尖院校从事博士后研究,再成为高校教授,但他更想创办自己的公司。
NBD:当时苹果也向杨植麟发出了邀请?
Russ Salakhutdinov:他与谷歌合作发表的XLNet相关论文,刷新了多项基准。论文发布时,我正在苹果任职。公司一位高管联系我,询问杨植麟的入职意向。
我告知对方,杨植麟已决定回中国创业。对方随即表示,苹果在北京设有办公室,如果杨植麟有意向,随时可以对接。如果他当时希望加入苹果,不存在任何阻碍。
NBD:您当时是否有劝说他改变决定?
Russ Salakhutdinov:我确实有让他慎重考虑,重新权衡,因为创业具备极高的风险,和纯粹的学术研究截然不同。
但他始终坚持创业的想法,认为可以先尝试,如果没有成功,未来依旧可以回归学界任教。
NBD:假如杨植麟选择留在美国,加入苹果、谷歌或者Meta等科技公司,您认为他能否成长为这些公司的高管?
Russ Salakhutdinov:完全有可能。以他扎实全面的技术功底,无论入职中美任何一家顶尖科技企业,都足以成长为一名极其优秀的高层管理者。
他的核心优势在于能力的全面性,既能深耕底层科研、深度思考问题,又精通代码编写、数学推演等技术细节,还具备宏观视野。
当时,我更希望他深耕学界、留校任教,这或许带有我的个人主观倾向。当时应该是2019年左右,ChatGPT尚未问世,AI行业虽已显现出初步发展趋势,但远不及当下。
“他是业内极少兼具顶尖技术能力与创业素养的创始人”
月之暗面日前完成F轮融资,估值涨至350亿美元,较去年12月43亿美元的估值增长7倍。
NBD:从博士生到明星AI企业创始人,杨植麟最让你感到意外的特质是什么?
Russ Salakhutdinov:在卡内基梅隆大学期间,杨植麟非常技术化,高度聚焦技术科研。很多技术能力出色的学生,并不会主动想到创业。我自身也在创业,深知创业与学术研究是两条完全不同的赛道。
杨植麟是业内极少兼具顶尖技术能力与创业素养的创始人。我在苹果任职期间,深刻体会过这类技术型管理层的优势。高级副总裁、技术总监均具备扎实的工程背景。
我上一次和他深入沟通,大概是在一年半到两年前。当时我们重点讨论了长上下文和其他一些研究想法。
NBD:目前您门下是否还有中国学生?您认为其中是否会出现如杨植麟一样的创业者?
Russ Salakhutdinov:从我的实验室走出去的学生中,不乏创业者。例如,我之前带的硕士生Jimmy Ba后来成为xAI的联合创始人之一,另外还有一名学生创办了一家机器人公司。
有很多优秀学生选择进入学术界,在麻省理工学院、普林斯顿大学、杜克大学等高校担任教授。例如,王若松目前就在北京大学担任助理教授。
我门下有杨植麟这样的创业人才,也有大量来自北京大学、清华大学“姚班”等的优秀学子,他们都是最顶尖的人才。学生的背景和选择非常多样,最终会根据自身追求走向不同的职业道路。
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发表于 2026-8-17 18:20:44 | 显示全部楼层
就像我当年拒绝借500块钱给马斯克一样。

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发表于 2026-8-17 18:23:09 | 显示全部楼层
在国外大模型没火的时候,咋没听到你们一点动静?

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发表于 2026-8-17 18:25:11 | 显示全部楼层
又开始催牛逼😅

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发表于 2026-8-17 18:27:04 | 显示全部楼层
开源,便宜,made in China

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发表于 2026-8-17 18:29:25 | 显示全部楼层
这种看都不用看,就是吹牛逼的
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