OpenAI再次招聘中国研究员！高中入选美国“少年诺贝尔奖”，仍在哈佛教学。

刚刚，哈佛华人研究员Jeffrey Wang正式宣布加入 OpenAI ——

负责模型预训练和推理，作为基础团队研究员。

消息公布后，OpenAI 联创 & 总裁 Greg Brockman 还在第一时间领队欢迎。

在此之前，Jeffrey Wang 一边研究机器学习，一边在哈佛教书。

从哈佛加入 OpenAI，高中入选美国“少年诺贝尔奖”

毕业于加利福尼亚的一所高中，Jeffrey Wang 于 2021 哈佛本科入学，专业为数学与计算机科学，同时辅修英语。

从今年 9 从月亮开始，他就一直在为 OpenAI 工作，也许是这几个月的经历，让他最终决定现在加入。 OpenAI。

实际上，在哈佛时期，仍然是学生。 Jeffrey Wang 在学习机器学习的同时，已经开始教学。

自去年 1 从月开始，它就是计算机科学与统计系。 61 学生授课。

与此同时，还兼顾了工程与应用科学学院的研究人员一职，主要方向是机器学习模型的鲁棒性和隐私性。

期间担任共同一作两篇论文也分别出现了。 NeurIPS SoLar（2023）和 ICML(2024)研讨会。

第一篇《MoPe : Model Perturbation-based Privacy Attacks on Language Models》

MoPe：基于模型扰动的语言模型隐私攻击

简单的理解，本文提出了这篇论文。 MoPe（Model Perturbations）这是一种新的检测工具，它可以帮助我们判断某一特定文本是否用于训练过大的语言模型。

该工具通过在模型参数中加入一些干扰(噪声)，然后观察干扰对模型预测的影响。研究表明，MoPe 比以前的方法更有效率(从 70M 到 12B 在参数范围内)，可以更准确地模拟模型参数变化对预测的影响。

另外，研究还发现，仅仅看一个训练点的损失值是不够的，因为有些损失值一般的点也可以 MoPe 成功的恢复，这挑战了一些以前依靠损失值来判断信息是否被模型记住的研究。

第二篇《Bias Begets Bias: the Impact of Biased Embeddings on Diffusion Models》

偏见成长偏见：偏见嵌入对扩散模型的影响

本文讨论了嵌入空间中的偏见如何影响扩散模型的公平性。

作者指出，无偏见的文本嵌入需要产生均衡的图像分布，并且发现偏见的多模式嵌入(例如 CLIP）在评估图像和文本提醒对齐度时，会导致得分减少，从而不经意间奖励不公平的行为。

论文还提出了一种理论框架，探讨评估中的偏见，并提出了一种缓解偏见的方法。

除此之外，高中时期的 Jeffrey Wang 就因"开发统计方法来检测 3D “基因组结构变化”并且获得了国家奖项。

2021 2008年，他进入决赛(之前) 40 再生元科学天才奖名称)（Regeneron Science Talent Search, STS），它是美国历史上最古老、最著名的高中生研究竞赛，被誉为美国“少年诺贝尔奖”。

并且进入前 40 每个玩家都会得到 25000 美元(最低)奖金。

这个研究就是他和 Abhijit Chakraborty 医生合作两年的成果，前者是周末和休息时间到对方实验室实习观看。

在染色体中，他们讨论过 DNA 结构。因为很多发育和疾病过程，包括癌症，都是由于 DNA 由于三维排列的变化， Jeffrey 为了识别和排列不同细胞系基因组中这种排列的显著差异，创建了一个计算机应用程序。

这个程序只是基于 DNA 三维形状，可以方便地定位重要的基因和路径。

后来，他也公开了这个模型(现在已经被公开了) 50 为了找到新的路径、调节机制和癌症靶点，多个实验室使用)。

还是个 writer

BTW，喜欢发展，除了不言而喻，Jeffrey Wang 也是一位小有成就的作家。

早在 2019 2008年，他签了合同《The Adroit Journal》，这个家庭成立于纽约 2010 年度杂志主要展示世界各地新兴作家的诗歌、散文和艺术，其作品收录率低于 1%。

在接受了文艺熏陶之后，他又马不停蹄地签了合同。 PBH Network长篇历史作家，其多个联合内容的点击次数超过 25 万次。

直到现在，他仍然是美国著名的在线问答平台Quora在历史、科学和统计方面分享故事，其作品总数超过 600 万次浏览。

嗯，文武双全又开始形象化了。 ( doge）。

但也有网友趁机调侃，“退学”加入。 OpenAI 人群 1。

要知道类似的消息 OpenAI 这并不罕见。前阵子招了一个高中辍学的瑞典小哥，加入了工作。 Sora 团队专攻 AGI。

甚至 OpenAI CEO 奥特曼，也是如此 19 年从斯坦福大学计算机专业退学，创办了自己的第一家企业。

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